这是我入门zero-shot segmentation读的第一篇论文，日后会继续沿着这个方向研究，欢迎大家一起分享，也欢迎大家多多点赞关注收藏！1. 出处2021 CVPR2. Motivation深度学习在有大量标注数据的实例分割任务中取得了很好的效果。但在医学领域，工业界很难获取到大量的数据，而且标注工作需要具备专业技能的人去做。这就导致这些任务中，未见过的类别，没有有标注的数据。 另外，对于
接下来的几篇中，我将作为一个小白记录自己在图像语义分割领域实战的步骤和问题。VOC数据集下载VOC2012中一共有10000+图，但并不都用于分割任务，有的用以物体标识或者动作识别等。所谓其增强版就是指联合了SBD数据集（Semantic Boundaries Dataset and Benchmark），一般放在benchmark Release文件夹里。Pascal VOC官网：http://
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2024-09-18 18:20:32
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这些小样本分割方法都是利用基于度量的元学习思想，根据其度量工具是否有需要学习的参数，本文将这些小样本分割方法分为两种类型：基于参数结构的小样本分割模型和基于原型结构的小样本分割模型。的小样本分割算法利用或设计许多卷积结构来提高感受野或捕捉上下文信息和空间信息，在语义信息量大的数据集上的性能优于基于原型结构的方法。但是过多的卷积结构使模型容易出现过拟合的现象。的小样本分割算法利用无参的度量工具度量代
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2024-03-05 04:50:32
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小样本学习旨在通过极少的样本来完成新类的识别，在深度学习中，如果类别有充足的标注样本，深度模型可以从海量的数据分布中抽取到准确的类别表达，随着标注数据量的减少，数据将不能涵盖类别的完整分布，深度模型的表达将逐渐下降。所以对于小样本学习而言，通过模型拟合数据的完整分布来达到识别是不切实际的，由此引出小样本学习的新范式----元学习、度量学习。所谓元学习就是需要模型具有“learning to lea
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2024-03-20 16:52:33
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论文: https://arxiv.org/abs/2103.15402代码: https://github.com/LiheYoung/MiningFSS 1 Introduction小样本分割（Few-shot Segmentation, FSS）的目的是在只给定少量标注样本的情况下分割新类别（novel class）。为了能够在新类别上实现较好的泛化性能，模型会先在众多已有标记的基础类别（
文章目录一、背景和动机二、方法2.1 Hierarchical Transformer Encoder2.2 Lightweight ALL-MLP Decoder2.3 和 SETR 的区别三、效果四、代码 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.15203.pdf代码链接：https://github.com/NVlabs/SegFormer一、背景和动机语义分割
Baseline流程本任务是 NLP 最经典的任务类型之—文本分类，本案例首先简单分析了赛题数据的特点，并介绍如何使用paddle准备输入到模型的数据，然后基于 ERNIE3.0模型搭建文本分类网络，使用交叉熵损失函数和R-drop Loss，快速进行小样本文本分类模型的训练、评估和预测。针对小样本文本分类存在的问题，引入两种方法进一步提高模型的鲁棒性： 提交分数model线
1.问题背景目前在做文本分类任务，按理说现在文本分类很成熟，基于bert进行分类基本就可以了。但是我这边任务有几个问题比较麻烦：（1）样本本身并不保证完全正确。（2）样本分类较多(50个类)而且分布极不均匀，有的几百，有的个位数。问题（1）的话，找业务方帮忙梳理数据，还好解决。问题(2)就是小样本分类问题了。于是百度看下其他大手子怎么处理这种小样本分类问题。主要是借鉴美团技术团队发布的文章：美团获
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2024-04-24 16:03:37
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论文简介题目：《Prototypical Networks for Few-shot Learning》论文链接原型网络是小样本图像分类上重要的一篇论文，这篇工作所提供的方法可以说是有用且经典的。现在很多新的论文工作会用原型网络做比较，又或者会在原型网络的基础上做创新，自己搞一个分类器来水论文（当然，级别一般不会太高）。这篇博客主要分为两部分我会尽量简单地介绍这篇论文的思想，以及我们写论文时可以借
前两篇关于meta learning的文章介绍了机器如何利用少量的现有类别的样本作为支持数据，并将一个新样本匹配为其中最接近的类别。类比下，在你手头有很多不同动物的图片（比如猫狗牛羊兔等等），在当你拿到一张新的动物照片时，只需要去现有的图片库里比对，将其归类为长相最接近的动物，而无需靠记忆（参数）通过大量的各种动物的图片来学习动物特征，再来判断它的类别。Meta Learning 1中提到了在实践
在语义分割模型中，一般通过Backbone获得不同分辨率的特征图，然后将特征图融合生成预测结果，在此过程中，不可避免地需要将低分辨率特征图进行上采样提高其分辨率，本文统计了常用的上采样方法，并给出部分上采样算法的numpy实现代码，与opencv进行对比检验代码的正确性。部分代码给出pytorch使用示例。目录一、插值1、最近邻插值2、双线性插值3、其他插值方法二、PixelShuffle三、反池
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2024-05-27 09:56:35
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常用语义分割小样本模型 1.介绍 深度卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等许多视觉理解任务上都取得了重大突破。一个关键的原因是大规模数据集的可用性，比如ImageNet，这些数据集支持对深度模型的培训。然而，数据标记是昂贵的，特别是对于密集的预测任务，如语义分割和实例分割。此外，在对模型进行
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2020-05-21 06:59:00
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这篇笔记动用了一个很长的标题，如果我们把这个标题拆解开看，就涵盖了这篇笔记所面向的基本场景和解决方案：使用场景：任务型对话系统(task-oriented dialog system)，对这个东西不了解的人可以先看下面这篇笔记。荷戟彷徨：任务型对话系统简述与细节把捉m特点： 应用与 * 小样本 * 数据。所谓的小样本数据就是指的在一个特定的domain或者intent下，有标记的样本的数目非常少。
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2024-04-29 13:26:00
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语义分割模型的训练需要大量精细标注的数据，很难快速适应不满足这一条件的新类。小样本分割(FS-Seg)通过许多约束来解决这个问
应用部署界面1.通用文本分类技术UTC介绍本项目提供基于通用文本分类 UTC（Universal Text Classification） 模型微调的文本分类端到端应用方案，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程，可快速实现文本分类产品落地。文本分类是一种重要的自然语言处理任务，它可以帮助我们将大量的文本数据进行有效的分类和归纳。实际上，在日常生活中，我们也经常会用到文本分类技术。例如，
目录一、语义分割二、VGG模型2.1 VGG特征提取部分2.2 VGG图像分类部分三、ResNet模型3.1 为什么是ResNet3.2 1×1卷积调整channel维度大小3.3 ResNet里的BottleNeck3.4 Global Average Pooling 全局平均池化3.5 Batch Normalization学习语义分割理论，学习两个经典的模型VGG & ResNet，
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2024-08-19 20:35:07
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论文：Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation (arxiv.org) Code：PFENetAbstract最先进的sota语义分割方法需要足够的标记数据才能获得好的结果，如果不进行微调，很难处理看不见的类。因此，小样本分割被提出来学习一个仅通过少量样本就能快速适应新类别的模型。由于对训练类别高级语义信息的
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2024-03-23 12:21:25
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小样本分割是一项具有挑战性的密集预测任务，它需要分割一个新的查询图像，只给予一个小的注释支持集。因此，关键问题是
前言
现有的语义分割工作主要集中在设计有效的解-码器上，然而，一直以来都忽略了这其中的计算成本。本文提出了一种专门用于语义分割的
Head-Free 轻量级架构
，称为 Adaptive Frequency Transformer (AFFormer) 。
采用异构运算符（CNN 和 ViT）进行像素嵌入和原型表示
，以进一步节省计算成
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2024-08-03 18:44:40
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图像小样本分割之——PANet主要思想文章借鉴了小样本图像分类中原型网络的思想，将度量学习的方法引入到了图像小样本分割任务中。方法步骤用同一个backbone来提取support和query的深度特征，然后使用masked average pooling计算出每一类目标以及背景的原型中心：$p_c=\frac1k\sum_k\frac{\sum_{x,y}F_{c,k}^{(x,y)}1\left
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2020-11-21 19:28:00
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