用视觉引导的分割和评估方法将少样本图像分类和分割问题转化为视觉问答问题，利用视觉语言模型以无需训练的方式进行解决，并通过交互式学习和模块化框架达到最先进的性能。

Mar, 2024

LLaFS 是第一个尝试在少样本分割中利用大型语言模型（LLMs）的研究，通过设计输入指令和模拟人类视觉机制提供多模态引导，实现文本感知 LLM 处理图像相关任务，同时通过伪样本合成和课程学习进行数据增强和优化，在多个数据集上取得最先进的结果，展示了利用 LLMs 进行少样本计算机视觉任务的潜力。

Nov, 2023

本文介绍了少量样本分类和分割的集成任务 (FS-CS)，将两个常规的少量样本学习问题广义化到具有任意图像对的更现实的情境。提出了用于 FS-CS 的集成少量样本学习 (iFSL) 框架，该框架训练学习者构建类别化的前景图，用于多标签分类和像素级分割。同时开发了一个有效的 iFSL 模型，称为 ASNet，该模型利用深层语义相关性和全局自我注意力来生成可靠的前景图。结果表明，所提出的方法在 FS-CS 任务上表现良好，并在标准的少量样本分割基准上取得了最优结果。

Mar, 2022

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

该论文介绍了一种利用大型语言模型（LLM）进行文本监督语义分割的新方法，该方法通过生成更准确的类别表示来提供多样化的分割结果，并通过合并不同的子类描述符的分割图确保对测试图像的更全面的表示。经过三个标准基准的全面实验，我们的方法比传统的文本监督语义分割方法表现出更好的性能。

Mar, 2024

本研究介绍了一种用于自动化少样本语义分割的结构化框架，利用 Segment Anything Model（SAM）模型，并借助先前引导的掩模生成粗略像素级提示，以获得更高效的语义可辨别分割结果，实验证明该方法在 DLRSD 数据集上优于其他可用的少样本方法。

Nov, 2023

我们扩展了多模态大语言模型（MLLMs）的输出，通过赋予其分割能力，从而使其能够同时输出与图像 - 语言提示相关的语言响应并分割语言提示中复杂问题或查询所关注的区域。我们提出了一种名为 LLaVASeg 的新颖 MLLMs 框架，利用连续思维提示策略指导 MLLMs 对用户查询的目标区域进行分割，从而保持了原始 MLLMs 的对话能力并赋予了 MLLMs 模型强大的推理分割能力。

Mar, 2024

本文中，我们介绍了一个名为 “广义 Few-Shot 语义分割（GFS-Seg）” 的新基准数据集，用于分析在同时分割具有非常少的示例的新类别和具有足够示例的基础类别的情况下的内在泛化能力。我们提出了一种名为 “上下文感知原型学习（CAPL）” 的方法来提高模型的性能，该方法通过从支持样本中利用共现先验知识并动态丰富上下文信息到分类器，条件是基于每个查询图像的内容。在 Pascal-VOC 和 COCO 上的实验表明了 CAPL 的有效性，CAPL 在 Few-Shot Segmentation 上具有很好的泛化性能，且性能与现有状态 - of-the-art 方法相比有竞争力。

Oct, 2020

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

该研究提出了两个简单的模块来解决 Vision-Language 模型在少样本类增量学习方面的挑战，并在新引入的细粒度数据集上实验结果表明，相比基准模型平均提高了 10 个百分点，而所需的可训练参数少至 8 倍。

Mar, 2024