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 Segmentation Abstract 1.不需要对目标物体进行训练 2.输入:一个目标图像和一个纹理的三维查询模型作为输入 3.核心思想是用从不同视点呈现的大量2D模板来表示3D模型,使得基于cnn的直接密集特征提取和匹配成为可能 5.首先对目标进行二维定位,然后估计其近似视点,然后进行密集的二维-三维对应预测 Introduction 1...
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...
单阶段实例分割 下面就聊聊单阶段实例分割(Single Shot Instance Segmentation),这方面工作其实也是受到了单阶段目标检测研究的影响,因此也有两种思路,一种是受one-stage, anchot-based 检测模型如YOLO,RetinaNet启发,代表作有YOLACT和SOLO;一种是受anchor-free检测模型如 FCOS 启发,代表作有PolarMask和AdaptIS。 目前(...
For one-shot segmentation, prototype learning is extensively used. However, using only one RGB prototype to represent all information in the support image may lead to ambiguities. To this end, we propose a one-shot segmentation network based on multi-modal prototype learning that uses depth ...
项目地址:http://www.vision.ee.ethz.ch/~cvlsegmentation/osvos/ 摘要 本论文解决了半监督视频物体分割的问题,即只给第一帧的掩模(mask)从视频背景中分离出物体。我们提出OSVOS的方法,该方法基于神经网络结构,可以成功将ImageNet数据集学习到的特征迁移到视频分割任务中,并且以极大的优势取得了state-of-the-art水...
Video Object Segmentation and Tracking 当前大多数半监督视频对象分割都强调时间连续性,通过前一帧的掩码预测下一帧的掩码。OSVOS是一种更简单的流水线,它独立分割每个帧,并且产生更精确的结果,同时还显著地更快。相比之下,我们的CNN从第1帧学习单个模型,并从该模型中分割其余帧。
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...
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...
We tackle the problem of one-shot segmentation: finding and segmenting a previously unseen object in a cluttered scene based on a single instruction example. We propose a novel dataset, which we call. Using a baseline architecture combining a Siamese embedding for detection with a U-net for seg...