SEEM（Semantic-Enhanced Interactive Segmentation Model）是一種先進的互動式圖像分割模型，它具有以下關鍵特性和優勢：
多功能性：SEEM能夠處理多種類型的用戶輸入，包括文本、點、塗鴉、框和圖像，從而支持靈活的互動方式。
組合性：通過學習視覺和文本提示的聯合視覺語義空間，SEEM能夠處理輸入提示的任意組合，實現多模態輸入和多模態輸出的解碼過程。
互動性：引入了可學習的記憶提示和掩碼指導的交叉注意力，以保留對話歷史信息，增強模型的互動性。
語義感知能力：使用文本編碼器對文本查詢和掩碼標籤進行編碼，為所有輸出分割結果提供了開放集語義，提高了分割結果的準確性和可解釋性。
架構設計：SEEM遵循一個簡單的Transformer編碼器-解碼器架構，並額外添加了一個文本編碼器。所有查詢都作為prompt反饋到解碼器，圖像和文本編碼器用作prompt編碼器來編碼所有類型的查詢。
套用廣泛：SEEM可以廣泛套用於醫學影像分析、遙感圖像處理、人機互動等領域，輔助醫生進行病灶區域分割，提取遙感圖像中的目標區域，提高診斷的準確性和效率。
綜上所述，SEEM模型通過其多功能性、組合性、互動性、語義感知能力和最佳化的架構設計，成為一種強大且靈活的互動式圖像分割模型，能夠在多種領域中提供高效的圖像分割解決方案。