追跡強化プロンプトによる複雑なビデオ物体セグメンテーションの進展：第5回PVUW MOSEチャレンジにおける第1位受賞

arXiv cs.CV / 2026/4/2

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要点

本論文は、SAM3が十分に機能しない微小かつ意味情報に支配された物体において性能を向上させる、学習不要（training-free）の複雑なビデオ物体セグメンテーション手法TEPを提案する。

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