この記事では、MARIS（Marine Open-Vocabulary Instance Segmentation）という新しいインスタンスセグメンテーション手法が提案されています。従来の水中インスタンスセグメンテーション手法は、既知のカテゴリに限定されるため、新たな海洋生物の認識が難しいという問題があります。MARISは、限られた既知のカテゴリと多様な未見のカテゴリを含む、大規模なオープンボキャブラリーベンチマークを提供します。水中シーンへの適用では、色の減衰や意味の不整合が視覚的劣化を引き起こすことが明らかになっています。これらの課題に対処するために、安定した部分レベルの情報を活用する「幾何的先行強化モジュール」と、ドメイン特有の情報を取り入れる「意味的整列注入メカニズム」の2つのコンポーネントを含む統一的なフレームワークが提案されています。実験結果は、このフレームワークが既存のベースラインを一貫して上回ることを示しており、水中認識のための強固な基盤を築くことが期待されています。