零样本语义分割

Jun, 2019

Zero-Shot Semantic Segmentation

Maxime Bucher, Tuan-Hung Vu, Matthieu Cord, Patrick Pérez

TL;DR本文提出了一个新的任务：零样本语义分割，要求学习像素级分类器从未见过的物体类别中进行分类。ZS3Net 是本文提出的一种新架构，它将深度视觉分割模型与从语义词嵌入生成视觉表示的方法相结合，以实现在测试时间处理已见和未见类别的像素分类任务。本文还通过自我训练进一步提高了性能，并在 Pascal-VOC 和 Pascal-Context 两个标准分割数据集上提出了零样本基准并设立竞争基线。此外，对于像 Pascal-Context 数据集中的复杂场景，我们通过使用图形上下文编码来完全利用来自类别分割地图的空间上下文先验知识。

Abstract

semantic segmentation models are limited in their ability to scale to large numbers of object classes. In this paper, we introduce the new task of zero-shot semantic segmentation: learning pixel-wise classifiers

semantic segmentation zero-shot learning zs3net pixel classification generalized zero-shot classification

发现论文，激发创造

零样本语义分割解耦

本文提出了一种新的基于分割标签的应对零样本图像语义分割任务的方法 ——ZegFormer，采用无类别分组任务（class-agnostic grouping task）和基于分割标签的零样本分类任务（zero-shot classification task on segments）两个子任务，引入大规模视觉语言模型（如 CLIP），在 PASCAL VOC 和 COCO-Stuff 等数据集上取得了较大的性能提升。

Dec, 2021

零样本学习中预测未见类别的视觉典型

本文提出了一种新的零样本学习模型，利用语义嵌入空间中的聚类结构来对已知对象的类别语义描述和示例进行建模，并通过训练多个基于核的回归器来实现语义表示 - 范例对的结构约束，从而在包括 ImageNet 数据集在内的标准基准数据集上显着优于现有的零样本学习方法。

May, 2016

零样本语义分割的上下文感知特征生成

本文提出了一种上下文感知特征生成方法，命名为 CaGNet，通过引入上下文模块来捕获像素级别的上下文信息，并从语义词嵌入中生成更丰富和上下文感知的特征，从而实现了零样本语义分割任务中的最先进结果。

Aug, 2020

生成式零样本学习用于三维点云语义分割

本研究提出了一种新的基于生成模型的零样本学习方法，能够处理包括分类和语义分割在内的三维数据，在 ModelNet40 数据集上表现良好，并在 S3DIS，ScanNet 和 SemanticKITTI 数据集上进行了验证。

Aug, 2021

零样本实例分割

我们提出了一种新的零样本目标实例分割任务，并提出了一种用于解决此挑战的方法，该方法包括零样本检测器，语义掩模头，背景感知 RPN 和同步背景策略，并在基于 MS-COCO 数据集的新基准测试中取得了良好的性能，这将成为零样本目标实例分割领域未来研究的坚实基础。

Apr, 2021

生成用于零样本分类的视觉表征

本文面向学习图像分类器的任务，并针对一些分类仅由语义描述（如视觉属性），而其他分类也由实例图像定义的情况下，提出了一种 Zero-Shot classification task (ZSC) 的方法。旨在通过生成模型和有监督学习方法，有效地解决这一问题，实验证明该方法在 ZSC 和广义 ZSC（GZSC）方面均取得了最新的成果。

Aug, 2017

探索无人类标签的开放词汇语义分割

该论文介绍了一种使用预训练的图像 - 语言模型进行零样本学习的语义分割方法，将预训练模型中的视觉概念知识转化为分割区域的语义信息表示（即 segment tokens）并应用于视觉语义分割任务中。实验结果表明，该方法在多个公共基准数据集上可以达到与有监督训练方法相竞争的效果。

Jun, 2023

自我训练在零标签语义分割中的应用

本研究提出使用自我生成伪标签来捕捉未标注图像数据中的潜在信息，在同一张图像的不同数据增强生成的多个伪标签交集的一致性正则化过滤噪声伪标签，结合人工标注数据重新训练模型，并不断迭代，以此达到在复杂的零标签语义分割场景下进行广义分类的任务的最新最优结果。

Apr, 2021

零样本学习的合成分类器

通过在语义空间和模型空间中相互协作的 “幻影” 对象类的优化，实现了零样本学习的最优判别性能，克服了训练阶段没有示例的难题。

Mar, 2016

利用联合嵌入空间进行广义零样本语义分割

本文提出了一种基于边界感知回归和语义一致性损失实现零样本语义分割任务的方法，并将其与 Apollonius 校准技术相结合，提高了分类器的泛化性能。实验结果表明该方法在标准数据集上实现了最先进的性能表现。

Aug, 2021