최근 몇 년간 개방 세계 이미지 세분화의 빠른 발전이 일어났다. 이는 개방 어휘 세분화와 문맥 내 세분화를 포함한다. 그러나 기존 방법은 단일 모달리티 프롬프트로 제한되어 복잡한 객체 인식 프롬프트에 필요한 유연성과 정확도가 부족하다. 본 연구에서는 COSINE이라는 통합 개방 세계 세분화 모델을 제안한다. COSINE은 개방 어휘 작업과 문맥 내 세분화 작업을 프롬프트 가능한 세분화 작업으로 프레임화하여 다양한 입력 모달리티를 지원한다.

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