ENEAS：嵌入引导的神经集成模型，用于自适应分割
ENEAS是一种由文本提示驱动的方法，可跟踪单个物体，并在视频和无序数据集中发现与语义查询匹配的所有实例。该方法结合了用于稳健跟踪的时间记忆、视觉嵌入匹配，以及仅对模糊候选对象调用的条件式视觉语言模型验证。它旨在减少物体离开画面后跟丢、极端近景下分割破碎，以及把雕像、画作或倒影等外观相似物误判为目标等问题。ENEAS面向包括三维重建在内的应用场景，因为错误分类的干扰物可能破坏重建结果。代码和模型已在GitHub开源。
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