模型整体偏像于 MaskFormer,与传统针对每个像素预测类别不同,本文因为是针对开放世界,使用直接预测多个分割图再匹配类别的方式自然更好。MaskFormer 可参考: 煎饼果子不要果子:【MaskFormer】Per-Pixel Classification is Not All You Need for Semantic Segmentation30 赞同 · 0 评论文章 除此之外,开放世界词汇的思路还...
Open-Vocabulary Image Segmentation 这个工作的整体思路是得到N个分割的掩码结果,然后和文本一起匹配(整体思路和Maskformer有一点类似,但是这里的输入文本是固定的)。另外一个类似的工作是 SimSeg(A Simple Baseline for Open-Vocabulary Semantic Segmentation with Pre-trained Vision-language 2022 ECCV),他相对更加直接...
之前已经有一些工作,在使用图像生成模型方面与我们的精神相似,包括gan[3、19、35、36、98]或扩散模型[14、17、31、34、60、69-73、77]来执行语义分割[2、21、41、54、76、92]。他们首先在小词汇数据集上训练生成模型,例如猫[85]、人脸[35]或ImageNet[13],然后借助每个类别的少量手工注释示例,学习将生成模...
Open-Vocabulary Panoptic Segmentation with Text-to-Image Diffusion Models, 英伟达的最新工作,首次利用扩散模型实现全景分割任务。效果很好。, 视频播放量 3472、弹幕量 2、点赞数 83、投硬币枚数 42、收藏人数 145、转发人数 48, 视频作者 PaperABC, 作者简介 最新AI
为了通过mask或者bbox获取密集图像表示,一种简单的方法是通过这些mask或bbox对图像进行crop,之后送入image encoder,然而这会带来极大的计算开销,而且会导致模型无法看到图像的上下文信息,而这对于某些物体的分类是异常关键的。同时,针对分割任务,直接对图像mask得到的结果与训练CLIP时使用的数据不符,可能会导致预测出现偏...
3.1 Two-stage models for open-vocabulary semantic segmentation 我们的两阶段开放词汇语义分割模型如图所示。它包括一个生成 mask proposals 的分割模型和一个开放的词汇分类模型。 两阶段方法由一个分割模型(如 MaskFormer )和一个 CLIP 模型组成。首先,利用 CLIP 的文本嵌入对改进后的 MaskFormer 进行训练,进行开放...
Open-Vocabulary这个词通常是借助CLIP等图文大模型，微调（Fine-Tune）甚至不调做一些下游任务，比如把CLIP...
4.2. Training Open-VCLIP CLIP关注的是一个封闭集问题，因此对于open-vocabulary问题并不能很好的适应...
We find the mask representations are the key to support learning image segmentation from captions, making it possible to scale up the dataset and vocabulary sizes. OpenSeg significantly outperforms the recent open-vocabulary method of LSeg by +19.9 mIoU on PASCAL dataset, thanks to its scalability...
FreeSeg: Unified, Universal and Open-Vocabulary Image Segmentation Jie Qin1,2,3⋆ Jie Wu2⋆ Pengxiang Yan2 Ming Li2 Ren Yuxi2 Xuefeng Xiao2 Yitong Wang2 Rui Wang2 Shilei Wen2 Xin Pan2 Xingang Wang1† 1Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 2...