这篇论文提出一个基础模型驱动弱增量学习的语义分割框架,被称为FMWISS,旨在改进并更有效地利用给定的图像级标签对新类别的监督,同时保留旧类别的知识。 创新思路 本文尝试利用互补的基础模型来改善和更有效地使用仅给定图像级别标签的监督,提出了基于预训练的共同分割,通过从预训练的基础模型中提炼出类别意识和类别无关...
特别地,论文引入了一种轻量级多尺度注意力模块,该模块同时实现了全局感受野和多尺度学习,使用轻量级和硬件高效的操作,因此在边缘设备上相对于SOTA语义分割模型实现了显著的加速,而没有性能损失。
首先,在2023 年,语义分割模型在算法和模型结构上不断优化。例如,模型开始采用更多的卷积层和池化层,以提取更丰富的图像特征。同时,模型在训练过程中采用了更高级的优化算法,如 Adam 优化器,以及一些特殊的正则化技巧,如 Dropout,来防止过拟合。 其次,语义分割模型在2023 年已经广泛应用于各个领域。例如,在医疗领域...
其中,语义分割作为计算机视觉的重要分支,旨在将图像中的每个像素点划分到对应的类别中,如天空、建筑、人物等。然而,在实际应用中,由于数据标注的困难和成本高昂,往往只能获得少量的标注数据,这就给语义分割任务带来了巨大的挑战。 为了解决这个问题,2023年提出了一个名为DifFSS的模型,即基于扩散模型的少样本语义分割方...
简介:随着计算机视觉技术的发展,语义分割作为其中的一项重要任务,对于实现图像理解、自动驾驶等应用场景至关重要。在CVPR 2023上,一种利用基础模型推动语义分割的弱增量学习方法引发了广泛关注。该方法通过充分利用预训练的基础模型,结合弱增量学习技术,有效提升了语义分割的性能和效率,为实际应用提供了更多可能性。
2023 语义分割模型 摘要: 一、引言 - 语义分割模型的概念 - 语义分割模型的重要性 - 2023 年语义分割模型的趋势 二、语义分割模型的历史发展 - 早期的语义分割模型 - 深度学习时代的语义分割模型 - 2023 年语义分割模型的技术突破 三、2023 年语义分割模型的技术特点 - 模型结构的改进 - 数据集和预训练任务的...
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语义分割模型的发展可以追溯到 2014 年,当时提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的全卷积网络(FCN)模型。这一模型通过将卷积网络中的全连接层替换为卷积层,实现了对图像的逐行扫描,从而实现了语义分割。 随着深度学习技术的发展,语义分割模型也在不断演进。2016 年,提出了一种基于区域的提议网络(Region Proposal Network...
为了充分发挥视觉-语言预训练模型在开放词汇语义分割中的能力。作者提出了一种名为Side Adapter Network(SAN)的新框架。由于端到端训练,SAN的掩膜预测和分类是基于CLIP辅助的。整个模型十分轻量化。 SAN有两个分支:一个用于预测掩膜,另一个用于预测应用于CLIP的注意力偏好,以进行掩膜类别识别。作者表明,这种分离的设...
这些差异可以通过图像级适应来部分缓解。然而,不同数据集之间还存在物体级别的差异,如物体姿态和空间分布,这导致了不同的特征分布。所有这些域偏移都对语义分割模型的最终性能产生了不利影响。因此,对于无监督域适应语义分割,学习能够克服图像级和特征级域偏移的特征表示至关重要。