语义分割旨在将像素分组为具有相应语义类别的有意义的区域,虽然已经取得了显著的进展(例如2015年的FCN,2017年的DeepLab,2018年的Encoder-Decoder等),但现代语义分割模型主要是用预定义的类别进行训练,无法推广到未知类别。相反,人类以开放词汇方式理解场景,通常有成千上万种类别。为了接近人类水平的感知,作者研究了开放式...
为了充分发挥视觉-语言预训练模型在开放词汇语义分割中的能力。作者提出了一种名为Side Adapter Network(SAN)的新框架。由于端到端训练,SAN的掩膜预测和分类是基于CLIP辅助的。整个模型十分轻量化。 SAN有两个分支:一个用于预测掩膜,另一个用于预测应用于CLIP的注意力偏好,以进行掩膜类别识别。作者表明,这种分离的设...
CVPR'23 最新 89 篇论文分方向整理|涵盖视频目标检测、关键点检测、异常检测、语义分割、超分辨率、图像去噪等方向 机器学习社区 31 人赞同了该文章 目录 收起 2D目标检测(2D Object Detection) 视频目标检测(Video Object Detection) 3D目标检测(3D object detection) 伪装目标检测(Camouflaged Object Detection)...
解决的问题:vit中因为self attention出现的过度平滑问题。 何为过度平滑:简单的说,self attention中的softmax可以从数学上证明是一个低通滤波器。而多层self attention会导致信息的丢失。如下图,当block加深时,vit中的patch token相似度逐渐升高。这对于语义分割的CAM来说是非常不利的。 出于解决上述问题的思路,作者设...
CVPR'23 最新 89 篇论文分方向整理|涵盖视频目标检测、关键点检测、异常检测、语义分割、超分辨率、图像去噪等方向 极市平台 已认证账号16 人赞同了该文章 编辑丨极市平台 CVPR2023已经放榜,今年有2360篇,接收率为25.78%。在CVPR2023正式会议召开前,为了让大家更快地获取和学习到计算机视觉前沿技术,极市对CVPR...