提出AquaOV255水下数据集与Earth2Ocean免训练开放词汇分割框架

论文作者（Bingyu Li、Tao Huo、Xuelong Li 等，arXiv:2511.07923v3）发布 AquaOV255，称其为首个大规模细粒度水下开放词汇分割数据集，包含255个类别、超过2万张图像；并联合5个额外水下数据集建立 UOVSBench 开放词汇分割基准。 论文同时提出 Earth2Ocean 免训练框架，将陆地视觉语言模型迁移到水下开放词汇分割，无需额外水下训练。框架包含两个模块：几何引导视觉掩码生成器（GMG），利用自相似几何先验细化视觉特征以感知局部结构；类别—视觉语义对齐（CSA），通过多模态大语言模型推理和场景感知模板构建增强文本嵌入。 作者称在 UOVSBench 上平均性能显著提升并保持高效推理；报道指出摘要未提供具体基线和实验细节，该结果为论文声称，尚未经独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。