本篇是发表在 CVPR 2022 上的Generalized Few-shot Semantic Segmentation(后文简称 GFS-Seg),既一种泛化的小样本语义分割模型。在看论文的具体内容之前,我们先了解一些前置知识。 深度学习是 Data hunger 的方法, 需要大量的数据,标注或者未标注。少样本学习研究就是如何从少量样本中去学习。拿分类问题来说,每个类...
之前已经有过关于小样本语义分割的论文解读,关于如何用 Transformer 思想的分类器进行小样本分割,链接见:https://mp.weixin.qq.com/s/YVg8aupmAxiu5lGTYrhpCg 。本篇是发表在 CVPR 2022 上的 Generalized Few-shot Semantic Segmentation(后文简称 GFS-Seg),既一种泛化的小样本语义分割模型。在看论文的具体内容之...
GitHub - dingjiansw101/ZegFormer: Official code for "Decoupling Zero-Shot Semantic Segmentation" 一、要解决的问题(Why) Zero-Shot Semantic Segmentation(ZS3)即从已知类别(seen)学习分割,迁移到未知类别(unseen)来做分割的任务。 Uno Whoiam:Zero-Shot 图像语义分割、实例分割简析 本论文指出了ZS3任务目前存在...
[2022-10-12] Repo created. Code will come soon. Stay tuned. Abstract Prevalent semantic segmentation solutions are, in essence, a dense discriminative classifier of p(class|pixel feature). Though straightforward, this de facto paradigm neglects the underlying data distribution p(pixel feature|class...
【NeurIPS 2022】SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation 1、研究动机 来自清华大学国孟昊博士的论文,可以理解为大核卷积 large kernel attention 的扩展,该方法是在 Visual Attention Network 这篇论文中提出,思想是:用 大核卷积 来替换 Transformer 模型中的 attention。具体如下图...
Current Knowledge Distillation (KD) methods for semantic segmentation often guide the student to mimic the teacher’s structured information generated from individual data samples. However, they ignore the global semantic relations among pixels across various images that are valuable for KD. This paper ...
这篇论文的意义在于将文本的分支加入到传统的有监督分割的pipeline模型中。通过矩阵相乘将文本和图像结合起来了。训练时可以学到language aware(语言文本意识)的视觉特征。从而在最后推理的时候能使用文本的prompt任意的得到分割的效果。 本文中文本编码器的参数完全使用的CLIP的文本编码器的参数,因为分割任务的数据集都...
Recently, many semantic segmentation methods based on fully supervised learning are leading the way in the computer vision field. In particular, deep neural networks headed by convolutional neural networks can effectively solve many challenging semantic segmentation tasks. To realize more refined semantic ...
ICLR2022/扩散模型/语义分割:基于扩散模型的标签高效语义分割Label-efficient semantic segmentation with diffusion models 0.摘要1.概述2.相关工作2.1.扩散模型2.2.基于生成模型的图像分割2.3.区分性任务生成模型的表征 3.扩散模型表示3.1.表征分析3.2.基于DDPM的FEW-SHOT语义分割表示 4.实验4.1.讨论 5.结论附录A.预测...
链接Language-driven Semantic Segmentation 一 出发动机文章也是受CLIP启发,然后考虑怎么把CLIP的优势用到语义分割中 二核心思想训练时:强制像素级特征与 训练好的Text encoder的“类文本”特征看齐 PS:训练…