AAAIDec, 2023
频谱提示调整:为零 - shot 语义分割揭示未见类别
Spectral Prompt Tuning:Unveiling Unseen Classes for Zero-Shot Semantic Segmentation
Wenhao Xu, Rongtao Xu, Changwei Wang, Shibiao Xu, Li Guo...
TL;DR通过引入 SPT-SEG 方法,我们改善了 CLIP 的自适应能力,使其能够从图像到像素的转换,并采用高频和低频信息来引导网络的空间焦点,从而实现精确的像素级预测结果。在两个公共数据集上进行了大量实验证明我们方法的优越性,在处理未见类别方面表现出色。