Dec, 2023

自适应 FSS: 一种通过原型增强的新型少样本分割框架

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TL;DR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。
few-shot segmentationmeta-learningadapter mechanismprototype adaptive modulestate-of-the-art results
发现论文，激发创造
  • 学习什么不应该分割：少样本分割的新视角

    本文提出了一种新颖的在 few-shot segmentation 模型中加入 base learner 的方法，通过使用伴随的 base learner 得到被忽略的对象并将其与 meta learner 的预测结果相结合，从而提高模型的泛化性能和分割准确率。实验结果表明，该方法具有良好的性能且在 generalized FSS 情况下也有很好的表现。

    Mar, 2022

  • 少样本高保真原型的医学图像分割

    提出了一种新颖的 Detail Self-refined Prototype Network（DSPNet）用于构建全面表示目标前景和背景的高保真原型，以解决医学图像中具有复杂背景且对象不明显的情况下，已有模型在 few-shot 语义分割方面的不足。在三个具有挑战性的医学图像基准上的广泛实验证实了 DSPNet 相对于先前的最先进方法的优越性。

    Jun, 2024

  • 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

  • 稠密亲和匹配用于少样本分割

    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。

    Jul, 2023

  • 挖掘潜在类别用于少样本分割

    本研究提出一种新的联合训练框架来缓解现有方法在处理潜在新类别时出现的特征削弱问题，并使用可转移子簇来增强特征嵌入，实验结果表明，该方法在 PASCAL-5i 和 COCO-20i 数据集上超过之前的最先进方法，并具有更少的参数和更快的推理速度。

    Mar, 2021

  • 少样本语义分割的反射不变性学习

    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。

    Jun, 2023

  • 通过查询引导增强提升少样本 3D 点云分割

    通过适应支持原型和查询特征之间的语义差距，我们的方法在点云的少样本分割模型中取得显著改进，并维持高效性能。

    Aug, 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

  • 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

  • SimPropNet: 改进的少样本图像分割相似性传播

    本文提出了一种叫做 SimPropNet 的框架，利用前景背景关注融合机制，同时预测支持和查询掩模，以共享特征信息来填补现有方法在利用相似性信息方面的不足，其在 PASCAL-5i 数据集上实现了最先进的一次和五次分割结果。

    Apr, 2020