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...
为此,论文提出了一种新的语义分割模型家族EfficientViT,旨在实现在边缘设备上的高效语义分割。 EfficientViT的核心是一种新颖的轻量级多尺度注意力模块,这个模块还使用小卷积核对附近的Token进行聚合,生成多尺度token,并在这些多尺度token上执行ReLU-based全局注意力,将计算复杂度从二次降低到线性,同时保留了同等的特征...
本文针对深度学习数据集构建问题提出了一种全新的框架DatasetDiffusion,通过引入目前流行的扩散模型,本文方法实现了从指定的对象类别生成高质量高语义的图像Mask对,为了实现这一目标,作者首先通过类提示叠加操作来将目标类别嵌入到扩散模型自身的隐藏空间中,随后从模型自注意力和交叉注意力图出发,通过自注意力求幂计算来提高...
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...
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...
语义分割模型是一种用于对图像中的每个像素进行分类的深度学习模型,可以将图像划分为不同的区域,并对每个区域进行详细的标注。这种模型的应用范围非常广泛,包括自动驾驶、智能医疗、机器人视觉等多个领域。2023 年,语义分割模型在技术上取得了重大突破,为各种应用领域提供了更准确、高效的解决方案。 二、语义分割模型的...
2023 年,语义分割模型开始涉及多种类型的数据,如卫星图像、医学图像等,并且采用了多模态数据,如 RGB 图像、深度图像等,以提高分割精度。 3.模型训练方法的创新。2023 年,研究人员提出了许多新的模型训练方法,如自监督学习、半监督学习等,以提高语义分割模型的性能。 其次,2023 年语义分割模型的应用案例也非常丰富,...
二、语义分割模型的发展历程 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...
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...
本文将围绕 2023 年语义分割模型的相关内容进行探讨。 一、引言 语义分割是计算机视觉领域的一项重要任务,旨在将图像划分为若干具有特定语义的区域。随着深度学习技术的兴起,尤其是卷积神经网络(CNN)的出现,语义分割模型取得了显著的进展。在 2023 年,语义分割模型在诸多领域展现出了强大的应用能力。 二、语义分割模型...