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...
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...
语义分割模型是一种用于对图像中的每个像素进行分类的深度学习模型,可以将图像划分为不同的区域,并对每个区域进行详细的标注。这种模型的应用范围非常广泛,包括自动驾驶、智能医疗、机器人视觉等多个领域。2023 年,语义分割模型在技术上取得了重大突破,为各种应用领域提供了更准确、高效的解决方案。 二、语义分割模型的...
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...
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简介:随着计算机视觉技术的发展,语义分割作为其中的一项重要任务,对于实现图像理解、自动驾驶等应用场景至关重要。在CVPR 2023上,一种利用基础模型推动语义分割的弱增量学习方法引发了广泛关注。该方法通过充分利用预训练的基础模型,结合弱增量学习技术,有效提升了语义分割的性能和效率,为实际应用提供了更多可能性。
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...
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...
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...
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...