Dec, 2021

MSeg：用于多领域语义分割的综合数据集

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TL;DR本文介绍了 MSeg 数据集，它统一了不同领域的语义分割数据集，消除了不一致的分类和注释方法，并在零样本交叉数据集转移方面进行了评估，并表明 MSeg 训练可以显著提高模型的鲁棒性和泛化能力。
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发现论文，激发创造
  • DaTaSeg: 一种通用的多数据集多任务分割模型的驯服

    提出了一种称为 DaTaSeg 的通用多数据集多任务分割模型，通过使用共享表示，并采用不同的合并操作和后处理，利用弱监督和共享知识的方法，在 ADE 语义、COCO 全景和 Objects365 检测数据集上进行了训练，并能够实现直接转移的开放词汇分割。

    Jun, 2023

  • 多领域零样本语义分割的评估

    使用自主学习的视觉语言模型，建立了一个多领域语义分割（MESS）基准，评估了 8 个最近发布的模型，并分析了零样本转移模型表现的特点。

    Jun, 2023

  • 多数据集预训练：用于语义分割的统一模型

    本研究提出了一个名为多数据集预训练的统一框架，利用来自不同数据集的注释，通过像素级原型对比损失和跨数据集混合来扩展像素级嵌入，进而显式建模关于像素类的相似度，在多个基准测试上实现了卓越的性能。

    Jun, 2021

  • 一种综合数据集训练分割模型的综合模型

    通过结合多个部分注释数据集，我们提出了一种方法将互补注释合并到一个模型中，实现更好的场景分割和使用多个可用数据集。我们的方法成功地将 6 个类别组合成一个模型，与单独训练在各个类别上的模型集合相比，总体 Dice 分数提高了 4.4%。通过包含多个类别的信息，我们成功将胃和结肠之间的混淆减少了 24%。结果证明了在多个数据集上进行模型训练的可行性，为未来进一步减少对一个大型完全分割数据集的需求铺平了道路。

    Feb, 2024

  • 概念掩模：基于语义概念的大规模分割

    本论文提出了一种新的基于弱监督和半监督框架的语义分割系统，可以处理包括对象、部分、杂物和属性在内的无限数量的概念，通过训练深度神经网络，产生视觉 - 语义嵌入，在完全注释的数据集上训练注意力驱动类无关分割网络。

    Aug, 2018

  • 自动驾驶多模态三维语义分割 MSeg3D

    利用多模态数据的几何和语义特征，通过三个步骤来完成多模态 3D 语义分割任务。经过我们的研究，MSeg3D 在 nuScenes、Waymo 和 SemanticKITTI 数据集上取得了最先进的结果。

    Mar, 2023

  • 通用半监督语义分割

    本文提出了一种通用的半监督语义分割框架，旨在在各种应用领域实现更低的注释和部署成本，并通过像素感知熵正则化的特征对齐目标来最小化有监督以及无监督损失，以实现在多个领域中都能使用单一模型，利用少量标记实现性能提升，同时可以处理不同领域的标签空间不同的问题。

    Nov, 2018

  • GAMUS：一种适用于遥感数据的几何感知多模态语义分割基准测试

    本文提出一种基于 RGB-Height 数据的遥感多模态语义分割新基准数据集，包含大规模数据集，认真评测已有的方法并提出一种新的 Transformer-based 中间多模态融合 (TIMF) 模块来适应令人满意的语义分割性能。

    May, 2023

  • 通过模型自我消歧来学习多源数据的多功能医学图像分割

    通过利用现有数据的局部或稀疏标注分割标签，我们开发了一种成本效益方法来解决与来自不同来源的数据的标签歧义、模态、数据集和分割标签的不平衡相关的挑战，实验结果表明，我们的方法在腹部器官分割的多模态数据集上表现出卓越的性能，凸显出优化现有标注数据使用和减少新数据标注工作以进一步增强模型能力的潜力。

    Nov, 2023

  • ConstScene: 在施工环境中推进鲁棒语义分割的数据集和模型

    针对建筑工地的多样挑战，介绍了一个新的语义分割数据集，以增强目标检测模型在不同的天气和环境条件下的训练和评估，从而促进其在实际建筑应用中的适应能力和可靠性。

    Dec, 2023