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...
本文深入探讨了在边缘设备上进行高效的语义分割架构设计。特别地,论文引入了一种轻量级多尺度注意力模块,该模块同时实现了全局感受野和多尺度学习,使用轻量级和硬件高效的操作,因此在边缘设备上相对于SOTA语义分割模型实现了显著的加速,而没有性能损失。 发布于 2023-11-04 22:58・IP 属地广东 推理 ICCV 深度学习(D...
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...
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...
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...
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本文提出了一种称为数据集扩散(Dataset Diffusion)的新方法,整体的pipeline如上图所示,首先将输入的文本提示转换为扩散指导信息,其明确指定了模型扩散过程中所要生成的对象,然后根据扩散生成的语义分割标签以及不确定性感知分割损失训练分割模型,随后就可以使用该分割模型进行推理。作者在Dataset Diffusion中设计了一个类提...