这篇论文提出一个基础模型驱动弱增量学习的语义分割框架,被称为FMWISS,旨在改进并更有效地利用给定的图像级标签对新类别的监督,同时保留旧类别的知识。 创新思路 本文尝试利用互补的基础模型来改善和更有效地使用仅给定图像级别标签的监督,提出了基于预训练的共同分割,通过从预训练的基础模型中提炼出类别意识和类别无关...
然而,将CLIP模型应用于开放式语义分割十分困难,因为CLIP模型是通过图像级对比学习训练的,其学习到的表示缺乏像素级别的识别能力,而这种能力在语义分割中是必需的。解决这个问题的一个方法是在分割数据集上微调模型,但是分割数据集的数据规模远远小于视觉语言预训练数据集,因此微调模型在开放式识别方面的能力通常会受到影响...
EfficientViT 相对于先前的语义分割模型在速度和性能上都有显著的优势,使其成为实际应用的有力选择。 方法 Lightweight Multi-Scale Attention 轻量级多尺度注意力模块旨在在边缘设备上进行语义分割时实现性能和效率的平衡。同时,在性能方面,全局感受野和多尺度学习对语义分割任务非常重要,以提高模型的性能。不同于先前的...
我们还通过可视化结果展示了FMWISS框架在不同类别图像分割中的应用效果,进一步验证了FMWISS框架的可行性和可靠性。 综上所述,本文提出的FMWISS框架为语义分割任务中的弱增量学习提供了一种有效的解决方案。通过逐步更新模型并利用图像级别的标签对新类别进行训练,同时保留旧类别的知识,FMWISS框架在语义分割任务中取得了...
首先,在2023 年,语义分割模型在算法和模型结构上不断优化。例如,模型开始采用更多的卷积层和池化层,以提取更丰富的图像特征。同时,模型在训练过程中采用了更高级的优化算法,如 Adam 优化器,以及一些特殊的正则化技巧,如 Dropout,来防止过拟合。 其次,语义分割模型在2023 年已经广泛应用于各个领域。例如,在医疗领域...
语义分割模型的发展可以追溯到 2014 年,当时提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的全卷积网络(FCN)模型。这一模型通过将卷积网络中的全连接层替换为卷积层,实现了对图像的逐行扫描,从而实现了语义分割。 随着深度学习技术的发展,语义分割模型也在不断演进。2016 年,提出了一种基于区域的提议网络(Region Proposal Network...
为了解决这个问题,2023年提出了一个名为DifFSS的模型,即基于扩散模型的少样本语义分割方法。本文将对这一模型进行深入探讨,帮助读者理解其工作原理,并分享实际应用中的实践经验。 一、DifFSS模型的工作原理 DifFSS模型的核心思想是利用扩散模型生成辅助图像,从而增加支持集样本的数量。扩散模型是一种生成式AI模型,通过...
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针对所提出的双解耦语义分割网络模型进行参数设置,优化器使用自适应动量估计(adaptive moment estimation,Adam),学习率设置为e-5,权重衰减(weight decay)设置为0.000 5,训练回合数(Epoch)设置为30,批大小设置为8。由于高分辨率遥感图像数...
无监督域适应(UDA)用于语义分割是避免数据注释问题的一种替代方法:通过共同利用来自不同源数据集(两个数据集的标签空间必须兼容)的带标签图像,从未标注的目标数据集中学习一个性能良好的模型。 然而,不同数据集之间存在域偏移。最明显的差异是与颜色、纹理甚至光照条件有关的低级图像统计数据。这些差异可以通过图像级...