Jun, 2023
少样本语义分割的反射不变性学习
Reflection Invariance Learning for Few-shot Semantic Segmentation
Qinglong Cao, Yuntian Chen, Chao Ma, Xiaokang Yang
TL;DR本文提出了一个新的少样本分割框架,通过多视角匹配的方式挖掘反射不变性。通过学习融合具有相同语义的原始和反射支持特征,得到具有更强分类表示能力的反射不变性原型。同时,还提出了反射不变性先验掩码生成模块以集成不同视角的先验知识,并通过反射不变性语义预测模块将来自不同视角的分割预测进行综合,从而得出准确的分割预测结果。在 PASCAL-5i 和 COCO-20i 数据集上的广泛实验证明了我们方法的有效性和卓越性能。