One-Shot Learning for Semantic Segmentation (BMVC17) motivation:学习一个one-shot的分割模型 做法: 训练集采样得到多个task,模拟测试过程。首先从训练集中随机选择一个图像和它的分割图,然后从分割图中随机选择一个训练类别,产生图像和该类的二值图(作为query图像和目标),再从训练集中随机采样一个图像和它的分割...
论文地址:One-Shot Learning for Semantic Segmentation 代码地址:https://github.com/lzzcd001/OSLSM(语言为caffe) 主要想法是利用support set学习parametric用于分割query set,并且和Siamese Network迁移到one-shot segmentation的效果进行比较(虽然本文中说明了Siamese Network的效果不如parametric-based method,但是后面很...
三、Zero shot实例分割 研究者提出了一个新的任务称之为零样本实例分割(Zero-Shot Instance Segmentation)——ZSI。ZSI的任务要求在训练过程中,只用已经见过并有标注的数据进行训练,但在测试和推理时能够同时分割出见过和没见过的物体实例。 首先用数学语言对该任务进行描述,然后提出了一个方法来解决ZSI的问题。新方法...
Few-shot Learning V.S Zero-shot Learning 小样本学习的目的是在有少量训练数据的情况下能获得准确分类测试样本的模型 零样本学习的目的是预测训练数据集中没有出现过的类 零样本学习和小样本学习有很多共同的应用,如: 图像分类 (image classification) 语义分割 (semantic segmentation) 图像生成 (image generation)...
结构:conditioning branch 输出参数 θ 用于segmentation branch 输出feature 的分类 for k-shot:对每个support单独得到的mask做logical OR SG-One: Similarity Guidance Network for One-Shot Semantic Segmentation (2018.11) query image 送入 Guidance Branch 和 Segmentation Branch,通过concate 来使 Guidance Branch ...
One-shot semantic segmentation is a new challenging task extended from traditional semantic segmentation, which aims to predict unseen object categories for each pixel given only one annotated sample. Previous works employ oversimplified operations to fuse the features from query image and support image,...
实例分割(Instance Segmentation)是视觉经典四个任务中相对最难的一个,它既具备语义分割(Semantic Segmentation)的特点,需要做到像素层面上的分类,也具备目标检测(Object Detection)的一部分特点,即需要定位出不同实例,即使它们是同一种类。因此,实例分割的研究长期以来都有着两条线,分别是自下而上的基于语义分割的方法...
实例分割(Instance Segmentation)是视觉经典四个任务中相对最难的一个,它既具备语义分割(Semantic Segmentation)的特点,需要做到像素层面上的分类,也具备目标检测(Object Detection)的一部分特点,即需要定位出不同实例,即使它们是同一种类。因此,实例分割的研究长期以来都有着两条线,分别是自下而上的基于语义分割的方法...
论文阅读笔记《Conditional networks for few-shot semantic segmentation》 核心思想 本文提出一种可以利用稀疏标签实现小样本语义分割任务的算法(co-FCN)。整个网络的结构与上篇文章《One-ShotLearningforSemantic...的特征图,将其与条件通道输出的特征图级联起来经过一个卷积神经网络后输出对应的二元掩码图。 文中提到...
语义分割 (semantic segmentation) 图像生成 (image generation) 目标检测 (object detection) 自然语言处理 (natural language processing) 另外单样本学习 (one-shot learning) 经常会和零样本学习混在一起。单样本学习是小样本学习问题的一个特例,它的目的是从一个训练样本或图片中学习到有关物体类别的信息。单样本...