ViCo-SAM3: Vision-Conditioned Alignment for Open-Vocabulary Camouflaged Object Segmentation

📄 arXiv: 2609.15418v1 📥 PDF

作者: Qiangqiang Zhou, Wenjun Tang, Yong Chen, Dandan Zhu, Jiawei Xu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-09-14

💡 一句话要点

提出ViCo-SAM3以解决开放词汇伪装物体分割中的语义差距问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 开放词汇分割 伪装物体分割 视觉条件对齐 跨模态交互 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的伪装物体分割方法在全局文本语义与细粒度视觉线索之间存在明显的语义差距，影响分割效果。
  2. ViCo-SAM3通过引入视觉条件模块，动态调节文本嵌入，使其适应当前图像内容，从而缩小语义差距。
  3. 在OVCamo基准测试中，ViCo-SAM3实现了最先进的性能，展示了其在开放词汇分割任务中的强大泛化能力。

📝 摘要（中文）

开放词汇伪装物体分割（OVCOS）旨在在文本指导下对未见伪装物体进行分割。我们观察到，现有的SAM3方法在全局文本语义与细粒度像素级视觉线索之间仍存在明显的语义差距。同时，完全微调文本编码器会引入较大的参数开销，并且有过拟合训练类别的风险，从而影响开放词汇表示的灵活性。为了解决这些问题，我们提出了ViCo-SAM3，一个为OVCOS设计的视觉条件对齐框架。具体而言，我们引入了视觉条件（ViCo）模块，该模块动态调节文本嵌入与全局视觉上下文，使文本表示能够适应当前图像内容，从而有效弥合视觉与文本之间的语义差距。基于此，我们进一步设计了视觉条件跨模态绑定（ViCoBind）模块，以增强视觉和文本表示之间的跨模态交互和语义对齐。ViCo-SAM3在OVCamo基准上实现了最先进的性能，并展示了强大的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决开放词汇伪装物体分割（OVCOS）中的语义差距问题，现有方法在全局文本语义与细粒度视觉信息之间存在显著差异，影响分割效果。

核心思路：ViCo-SAM3的核心思路是通过视觉条件模块（ViCo）动态调节文本嵌入，使其与当前图像的视觉上下文相适应，从而有效弥合视觉与文本之间的语义差距。

技术框架：ViCo-SAM3的整体架构包括两个主要模块：视觉条件模块（ViCo）和视觉条件跨模态绑定模块（ViCoBind）。ViCo模块负责根据图像内容调整文本嵌入，而ViCoBind模块则增强视觉和文本表示之间的交互与对齐。

关键创新：ViCo-SAM3的主要创新在于引入了视觉条件模块和跨模态绑定模块，这些设计使得文本表示能够动态适应视觉信息，显著提升了分割性能。与现有方法相比，ViCo-SAM3在处理开放词汇任务时表现出更好的灵活性和准确性。

关键设计：在设计中，ViCo模块通过全局视觉上下文动态调节文本嵌入，确保文本表示与图像内容的高度相关性。损失函数的选择和网络结构的优化也经过精心设计，以提高模型的训练效率和泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ViCo-SAM3在OVCamo基准测试中取得了最先进的性能，具体表现为在多个评估指标上超越了现有方法，提升幅度达到XX%（具体数据待补充），展示了其在开放词汇伪装物体分割任务中的强大能力。

🎯 应用场景

该研究在计算机视觉领域具有广泛的应用潜力，尤其是在自动驾驶、监控系统和增强现实等场景中，能够有效识别和分割伪装物体。未来，该方法还可以扩展到其他开放词汇任务中，提升机器理解和交互能力。

📄 摘要（原文）

Open-vocabulary camouflaged object segmentation (OVCOS) aims to segment unseen camouflaged objects under text guidance. We observe that SAM3 still suffers from a pronounced semantic gap between global textual semantics and fine-grained pixel-level visual cues in OVCOS. Meanwhile, fully fine-tuning the text encoder introduces heavy parameter overhead and risks overfitting to training categories, which compromises open-vocabulary representation flexibility. To address these issues, we propose ViCo-SAM3, a Vision-Conditioned alignment framework designed for OVCOS. Specifically, we introduce vision-conditioned (ViCo) module, which dynamically modulates text embeddings with global visual context, enabling textual representations to adapt to the current image content and thereby effectively bridging the semantic gap between vision and text. Building on this, we further design a vision-conditioned cross-modal binding (ViCoBind) module to enhance cross-modal interaction and semantic alignment between visual and textual representations. Without bells and whistles, ViCo-SAM3 achieves state-of-the-art performance on the OVCamo benchmark and demonstrates strong generalization.