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哈尔滨理工大学学士学位论文基于 FM-Fusion 的场景分割系统摘要自动驾驶、机器人领域里，人工智能技术的应用程度一直加深，人们对于复杂动态环境的实例级语义感知要求变得非常急迫。依靠监督学习的场景分割方法对特定标注数据集有非常大的依赖，当遇到开放世界中的新物体和新场景时，该方法的泛化能力和适应性会面临比较大的挑战。最近几年，Recognize Anything Model（RAM）、Grounding DINO 和 Segment Anything Model（SAM）这些视觉和语言基础模型表现出很强的零样本泛化能力，给开放世界感知带来了新的可能性。本文关注 FM-Fusion 这一创新模式，尝试...

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