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备注：小宇宙

今天的主题是：SegAgent: Exploring Pixel Understanding Capabilities in MLLMs by Imitating Human Annotator Trajectories

Summary

这项研究介绍了一种名为 HLMAT 的新分割范例，其中大型多模态模型（MLLMs）通过模仿人类标注员使用交互式分割工具来执行像素级图像理解任务。文章指出，现有评估方法不足以准确评估 MLLMs 的细粒度像素理解能力。研究人员开发了 SegAgent 模型，通过在模拟人类标注轨迹数据集上微调 MLLMs 来实现这一点。结果表明，SegAgent 在分割任务上取得了与现有先进方法相当的性能，并支持蒙版细化和标注过滤等附加功能。研究还探索了策略改进和过程奖励模型等技术来增强 SegAgent 的鲁棒性，为 MLLMs 在以视觉为中心的多步骤决策领域的研究奠定了基础。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.08625