论文
SAM3Dual：MOSEv2 赛道第三名解决方案，第八届 LSVOS 挑战赛
SAM3Dual: A 3rd Place Solution to the MOSEv2 Track, 8th LSVOS Challenge
摘要
我们展示了 SAM3Dual，这是我们在 ECCV 2026 上第八届大规模视频对象分割 (LSVOS) 挑战赛 MOSEv2 赛道上获得第三名的解决方案。SAM3Dual 是预训练 SAM 3 的 无需训练 推理扩展，它明确地将时间记忆分为用于最近观察的短期分支和用于间隔采样历史表示的长期分支。使用确定性序列相关融合方案组合两个记忆响应，并通过前一帧对象置信度进行保守调制。所有预训练的 SAM 3 参数均保持冻结状态，无需特定于任务的训练、微调、测试时训练或在线参数优化。整个系统获得了 J&F 官方得分 64.37 分，在 MOSEv2 赛道上排名第三。这一结果凸显了在推理时完全重组时间记忆以获得有竞争力的长期 VOS 性能同时保留预训练模型的潜力。