文章目录相关资料摘要引言zero-shot语义分割定义zero-shot前人工作本文工作方法问题定义基线:单阶段文本补丁匹配设计1:深度提示微调(Deep Prompt Tuning, DPT)设计2:非互斥损失(Non-mutually Exclusive Loss, NEL)设计3:关系描述符(Relationship Descriptor, RD) 相关资料代码：https://githu
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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论文地址：https://arxiv.org/pdf/1412.7062.pdf1 deeplabv1 的简介使用 DCNN 解决图像分割存在的问题1 下采样：增大感受野。但会导致分辨率的下降，丢失了细节信息2 CNN的空间不变性：根本是源于重复的池化和下采样。3 多个尺度上存在对象（在deeplabv2之后得以解决） deeplabv1的解决方法：1 使用空洞卷积解决下采样的问题：将最后两个池
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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论文：CANet: Class-Agnostic Segmentation Networks with Iterative Refinement and Attentive Few-Shot Learning（2019年CVPR） 论文要解决的问题：利用小样本训练一个比较好的分割模型 语义分割任务需要对每个像素点进行分类，因此训练语义分割模型的数据集需要人为的对每个像素
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2024-07-06 12:48:51
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基于映射方式Semantic Projection Network for Zero- and Few-Label Semantic Segmentation(CVPR 2019)Visual-semantic Embedding：使用backbone为图片每个像素提取特征：（a，b，d），其中a，b为图高和宽，d为类别编码维度Semantic Projection：完成视觉到语义的映射，对于每个
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2024-08-04 12:53:48
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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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CLIPTeacher：一种基于VLM的通用零样本语义分割框架，有效地利用了可见和忽略区域，而不需要对原CLIP模型进行任何更改，性能提升显著！单位：名古屋大学现有的通用零样本语义分割（GZLSS）方法应用微调 CLIP 范式或将其制定为掩码分类任务，受益于视觉语言模型（VLM）。 然而，微调方法受到固定骨干模型的限制，这些模型对于分割不灵活，并且掩模分类方法严重依赖于额外的显式掩模提议器。 同时
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
DVIS: Decoupled Video Instance Segmentation Framework首先，题目说的是解耦视频实例分割框架，然后说了现在离线方法和在线方法都有什么不足之处。离线方法受到紧密耦合建模范式的限制，其范式对所有帧一视同仁，忽略了相邻帧之间的相互依赖关系，导致在长期时间对齐期间引入过多的噪声。那么现在在线方法有什么缺点呢？在线方法利用时间信息不足。DVIS通过将 VIS
论文翻译论文：Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs摘要深度卷积神经网络（DCNNs）近期在高级视觉任务中表现出非常好的性能，比如图像分类和目标跟踪。本文联合DCNNs和概率图模型来解决像素级分类任务，也就是语义图像分割。我们发现DCNNs最后一层的响应不能充分地用于定位精确
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（
论文全称：《SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation》论文地址：https://arxiv.org/abs/1511.00561论文代码：python pytorch版本https://github.com/delta-onera/segnet_pytorchpytho
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2024-05-21 21:00:37
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前言二分查找作为程序员的一项基本技能，是面试官最常使用来考察程序员基本素质的算法之一，也是解决很多查找类题目的常用方法，它可以达到O(log n)的时间复杂度。一般而言，当一个题目出现以下特性时，你就应该立即联想到它可能需要使用二分查找：待查找的数组有序或者部分有序要求时间复杂度低于O(n)，或者直接要求时间复杂度为O(log n)二分查找有很多种变体，使用时需要注意查找条件，判断条件和左右边界的
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2024-05-22 21:54:31
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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
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
近年来，AI技术在行业中的工程化落地愈发深入，而随着遥感数据的快速增长，AI算法开发门槛高、本地算力不足、资源共享困难等问题严重阻碍了AI技术在遥感领域的普及和深入应用。PIE-Engine AI作为PIE-Engine产品家族的一员，充分考虑遥感数据及模型开发的特点，构建了一套基于云端弹性GPU资源的端到端、无代码、全栈式的遥感图像智能解译开发平台，提供覆盖样本标注→模型训练→模型发布→解译应用
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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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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