图像分割的任务主要包括语义分割,实例分割,以及全景分割,在open vocabulary segmentation领域,这些任务之间能否彼此促进,以及来自不同任务的数据集能否通过共同训练促进彼此任务的性能提升,是一个值得探究的问题。数个工作提出了universal的模型,它们通常以一个Transformer架构产生隶属于不同任务的输出,可以同时在多个任务的数据...
Open-vocabulary Segmentation (文章1)Convolutions Die Hard: Open-Vocabulary Segmentation with Single Frozen Convolutional CLIP (来源:NIPS2023,已开源) Insights: 1.将主流的两阶段开集分割简化为单阶段。(两阶段的方法通常需要将图片输入两次,inefficient!) 2.发现在不同分辨率的同一输入图片下,基于CNN的CLIP在语...
•据我们所知,ODISE是第一个为开放词汇分词任务探索大规模文本到图像扩散模型的工作。 •我们提出了一种新的管道来有效地利用文本图像扩散和判别模型来执行开放词汇全视分割。 •我们通过在许多开放词汇识别任务上超越所有现有基线,显著推进了该领域的发展,从而在该领域建立了一个新的艺术状态。 2 Related Work:...
3.2. Bridge Task Gap: Decoupled Foreground and Background Decoding 在不失一般性的情况下,我们将实例分割和检测中出现的视觉概念定义为前景,而全景分割中的内容类别则被视为背景。为了减轻任务差异,我们分别用前景查询Qf和背景查询Qb执行前景和背景解码。具体来说,对于这两种查询类型,我们的解码器预测两组输出,包括...
deep-learning pytorch semantic-segmentation zero-shot-learning instance-segmentation panoptic-segmentation open-world-classification diffusion-models text-image-retrieval open-vocabulary open-vocabulary-semantic-segmentation open-world-object-detection open-vocabulary-segmentation Updated Jul 6, 2024 Python Skals...
以及常见的数据集（不同的任务setting通常不一样，及时是同样的open vocabulary segmentation 就有3-4种...
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。通过一个引理证明了通过一个...
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...
∑Dc(⋅)c∑cD(·)c表示在embedding dimension进行求和。优化mask的过程如下: (这里的AA有什么用?) 实验 分类: 论文学习 0 0 « 上一篇: CLIP-S^4:Language-Guided Self-Supervised Semantic Segmentation论文阅读笔记 » 下一篇: End-to-End Object Detection with Transformers论文阅读笔记 ...
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