SegEarth-OV3: Exploring SAM 3 for Open-Vocabulary Semantic Segmentation in Remote Sensing Images

0. Abstract

概念性总结，机器翻译不准，以原文为准

大多数现有的方法都是免费的开放词汇
Most existing methods for training-free Open-Vocabulary

语义分割（OVSS）是基于CLIP的。
Semantic Segmentation (OVSS) are based on CLIP.

而
While

这些方法虽然取得了进展，但往往面临挑战
these approaches have made progress, they often face chal-

在精确定位或需要复杂的管道长度
lenges in precise localization or require complex pipelines

把单独的模块组合起来，尤指在遥感中
to combine separate modules, especially in remote sens-

在目前众多密集和小目标的场景中
ing scenarios where numerous dense and small targets are present.

最近，分段任何模型3 （SAM 3）
Recently, Segment Anything Model 3 (SAM 3)

提出了一种统一分割和识别的方法
was proposed, unifying segmentation and recognition in a

promptable框架。
promptable framework.

在本文中，我们提出了一个初步的
In th