Feb, 2022

少样本语义分割通过蒙版聚合

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TL;DR本文提出了一种基于遮罩的分类方法 MASK Aggregation Network (MANet)，可以更好的解决 few-shot semantic segmentation 中像素关系和对象关系的问题，并在 PASCAL-5^i 和 COCO-20^i 数据集上展现出可与最新像素方法相媲美的表现，证明了基于遮罩的分类方法作为 few-shot semantic segmentation 的一个替代基线方法的潜力。
few-shot semantic segmentationmask-based classificationmanetobject correlationalternative baseline method
发现论文，激发创造
  • 来自图像标签文本的迭代式少样本语义分割

    本文提出了一种利用视觉 - 语言模型 CLIP 生成粗略掩模并迭代互相调整支持和查询图片的掩模预测的框架，实验结果表明该方法不仅在 PASCAL-5i 和 COCO-20i 数据集上优于最先进的弱监督方法，还能够取得与最近的有监督方法相当甚至更好的结果，并且具有出色的野外图像和非常规类别的泛化能力。

    Mar, 2023

  • 一种可微元学习模型用于少样本语义分割

    该研究提出了一种基于元学习的新框架 MetaSegNet，通过全局和局部特征分支，在元学习中提取少样本语义分割的适当元知识，并将线性模型集成到 MetaSegNet 中，以实现一次性精确地多目标分割。实验结果表明，该方法在 K 路少样本语义分割任务中表现出良好的效果。

    Nov, 2019

  • PANet: 利用原型对齐进行少样本图像语义分割

    本研究提出了一种基于度量学习的原型对齐网络（PANet）来解决仅使用少量样本进行图像分割的问题，它通过学习每个语义类别的原型表示，并通过匹配每个像素到所学习的原型来执行查询图像的分割，最终在 PASCAL-5i 上超越了现有技术达到了 48.1% 和 55.7% 的 mIoU 得分（1-shot 和 5-shot 设置），是一种有效的 few-shot segmentation 方法。

    Aug, 2019

  • CANet：带有迭代精化和关注少样本学习的类别无关分割网络

    本文提出 CANet，一种无类别限制的语义分割网络，可以在只有少量标注图像的情况下用于新类别的分割，网络采用两个分支的密集比较模块进行多层特征比较，并采用迭代优化模块进行预测结果的迭代优化，并引入注意机制来对 k-shot 学习中的多个支持样本信息进行有效融合，实验结果在 PASCAL VOC 2012 数据集上表明，在 1-shot 和 5-shot 分割中取得 55.4％和 57.1％的平均 IoU 分数，分别比现有最佳方法高出 14.6％和 13.2％。

    Mar, 2019

  • 像素级分类不是语义分割所需的全部

    提出了基于掩膜分类模型的方法 MaskFormer，通过预测一组二进制掩膜，使语义分割和全景分割任务的解决变得统一，并在各项指标上实现了优秀的实验结果。

    Jul, 2021

  • 学习元类内存进行少样本语义分割

    本文针对少样本语义分割任务提出一种基于元类记忆的新方法（MM-Net），引入可共享的元类概念（例如某些中间级特征），以显式地学习少样本分割任务中的元类表示，对于 $k$-shot 场景，我们还提出了图像质量测量模块来选择支持图像，最后在 PASCAL-$5^i$ 和 COCO 数据集上验证实验表明我们的方法能够在 1-shot 和 5-shot 设置下均获得最新的最好成绩。特别地，我们的 MM-Net 在 1-shot 设置下在 COCO 数据集上获得 37.5％的 mIoU 分数，比之前的最新成果高出了 5.1％。

    Aug, 2021

  • 语言引导的少样本语义分割

    通过语言信息进行语言指导的少样本语义分割，使用视觉 - 语言预训练模型和遮罩优化来生成高质量伪语义遮罩，引入分布式原型监督方法和互补相关匹配模块来指导模型挖掘支持和查询图像的精确语义关系。在两个基准数据集上的实验表明，我们的方法为语言指导的少样本语义分割建立了新的基准，并达到了与最近的视觉指导方法竞争的结果。

    Nov, 2023

  • 自导和互导学习用于少样本分割

    本篇文章介绍了一种简单但有效的自导学习方法，用于提高查询图像的分割性能，特别是在 few-shot 分割任务中。同时，也提出了一种新的交叉引导模块，用于改善多次采样的分割结果。实验结果表明，该方法在 PASCAL-5i 和 COCO-20i 数据集上可以达到新的最优性能。

    Mar, 2021

  • 使用引导网络进行少样本分割传播

    该研究提出了一种名为 guided networks 的机器学习方法，可以在极少的监督下自动完成图像分割任务，可开展多项任务而无需再进行优化，是一种在分割准确性和时间效率方面表现优越的方法。

    May, 2018

  • 基于网络图像共分割的弱监督语义分割

    该研究提出了一种使用网络图像和图像级标签进行弱监督下的全卷积网络语义分割的方法，其利用大规模的共同分割框架从网络图像中生成标签，获得了 56.9 的交并比，在语义分割方案中取得了最新的性能。

    May, 2017