Jul, 2023

稠密亲和匹配用于少样本分割

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TL;DR本文提出了一种密集亲和匹配（DAM）框架， 通过双向 3D 卷积密集捕捉每个支持 - 查询对中的像素对像素和像素对补丁关系来利用支持查询交互， 用于分割使用少量注释样本的新颖类别图像。
few-shot segmentationdense affinity matchinghysteretic spatial filtering modulecross-domain fss3d convolutions
发现论文，激发创造
  • 层次化稠密相关蒸馏用于少样本分割 - 报告摘要

    本文提出了基于 Hierarchically Decoupled Matching Network (HDMNet) 的 Few-shot 语义分割方法，使用 transformer 架构、自注意力模块和匹配模块来实现级联匹配和关键像素级别的支持关联，且通过语义对应度实现了从粗糙分辨率到细粒度分割的相关性蒸馏，实验结果表明在 COCO 数据集中的 few-shot 语义分割任务上取得了较好的性能。

    Jun, 2023

  • 基于密集交叉查询支持的注意力加权掩码聚合，用于少样本分割

    本文提出了基于 DCAMA 和 Transformer 架构的多级像素关联的稠密像素交叉查询和支持关注权重掩模聚合方法，通过完全利用支持图像中的前景和背景信息，显着提高了标准 FSS 基准测试的性能，特别是 1-shot mIoU 方面有了 3.1％，9.7％和 3.6％的绝对改善。

    Jul, 2022

  • 自适应 FSS: 一种通过原型增强的新型少样本分割框架

    基于适配器机制提出了一种新的 Few-Shot Segmentation (FSS) 框架，设计了 Prototype Adaptive Module (PAM) 来提高 FSS 模型的性能和实现新的最先进结果。

    Dec, 2023

  • 分层密集相关蒸馏用于小样本分割

    本文提出了一种基于 transformer 架构的 Hierarchically Decoupled Matching Network（HDMNet）用于 few-shot 语义分割任务。该网络利用自注意力机制来建立层次化的密集特征并使用匹配模块降低过拟合，引入来自粗分辨率的语义对应的相关性传递，以提高细粒度的分割。在实验中该方法表现良好，在 COCO 数据集上的 1-shot 和 5-shot 分割分别达到了 50.0% 和 56.0% 的 mIoU。

    Mar, 2023

  • 动态原型卷积网络用于小样本语义分割

    针对 few-shot 语义分割的挑战，该论文提出了一种基于动态原型卷积网络 (DPCN) 的解决方案，其中动态卷积模块 (DCM) 从支持前景生成动态内核，而支持激活模块 (SAM) 和特征过滤模块 (FFM) 则一起为查询图像提供丰富的背景信息，实现了更准确的 few-shot 语义分割。DPCN 在 1-shot 和 5-shot 设置下均表现出优越性能。

    Apr, 2022

  • 跨域少样本语义分割基于双重匹配变换

    跨领域少样本语义分割（CD-FSS）旨在训练能够用少量标记图像从不同领域分割类别的通用模型。本文提出了基于双重匹配变换网络（DMTNet）的算法来解决特征转换中的问题。通过使用自匹配变换（SMT）构造基于查询图像自身的查询特定变换矩阵，而不是完全依赖支持图像，可以防止过拟合。此外，还提出了测试时间自校准（TSF）策略来更准确地在未知领域中自动调整查询预测。在四个流行数据集上进行的广泛实验表明，DMTNet 相比最先进的方法获得了卓越的性能。

    May, 2024

  • DifFSS: 少样本语义分割扩散模型

    DifFSS is a novel few-shot semantic segmentation paradigm which leverages the powerful generation ability of diffusion models to generate diverse auxiliary support images for FSS models by using semantic masks, scribbles or soft HED boundaries without modifying their network structure, leading to a consistent improvement in segmentation performance.

    Jul, 2023

  • 跨领域少样本分割通过迭代支持查询对应挖掘

    跨领域少样本分割 (CD-FSS) 需要仅使用有限样本从不同领域中对新颖类别进行分割，论文发现通过 fine-tuning 阶段有效地在领域之间转移学习得到的元知识的必要性以及由于新颖类别样本稀缺导致朴素的 fine-tuning 存在过拟合风险，并提出了一种解决这一挑战的新型跨领域 fine-tuning 策略，通过设计双向少样本预测 (BFP) 和迭代少样本适配器 (IFA) 来降低过拟合风险并最大化利用稀疏的新颖类别样本的监督信号，实验证明该方法显著优于当前技术水平 (+7.8%)，验证了 IFA 能同时应对跨领域挑战和减轻过拟合问题。代码将提供。

    Jan, 2024

  • DARNet: 动态适应下的跨域少样本分割中填补领域差距

    跨域少样本分割中的动态自适应细化方法 (Dynamically Adaptive Refine, DARNet)，包括通道统计扰动和自适应细化自匹配技术，以及测试时的自适应方法（Test-Time Adaptation, TTA），在跨域少样本分割任务中显著超越了现有方法的性能。

    Dec, 2023

  • 不仅仅是从他人学习，而是依靠自己：对遥感中少样本分割的新视角

    提出了一种名为 DMNet 的双挖掘网络来解决卫星遥感场景中极端类内变化的问题，并通过 Class-public Region Mining 和 Class-specific Region Mining 模块有效地实现语义的挖掘和提取，同时引入 Known-class Meta Suppressor 模块来抑制已知类中的对象激活，实现了在少量样本下对未知类目标的差异化分割。

    Oct, 2023