May, 2024

语义分割的语义空间自适应像素级分类器

PDF
TL;DR本文提出了一种新颖的语义和空间自适应（SSA）分类器，通过使用从固定原型获得的粗略掩码作为指导，在测试图像的语义和空间领域调整固定原型，从而同时考虑语义和空间领域中的自适应原型以完成分类决策，文章实验证明 SSA 显著提高了基线模型的分割性能，且计算成本仅略有增加。
semantic segmentationpixel-level classifiersstructured informationadaptation processsegmentation performance
发现论文，激发创造
  • 面向粒度调整的像素级语义标注

    提供了一种在未标记数据上进行用户定义粒度层次的语义分割的方法，通过累积全局语义信息并学习映射函数，使得带有粒度调整的语义识别的 Segment Anything Model（SAM）能够用于像素级语义注释，实验结果在 PASCAL VOC 2012 和 COCO-80 数据集上分别比现有最先进方法的 mIoU 提高了 17.95% 和 5.17%。

    Dec, 2023

  • 基于超像素的统计过程控制训练的语义分割

    通过基于超像素采样的方法和使用统计过程控制的梯度来训练和测试，该论文提出了一种在 Pascal Context，SUN-RGBD 数据集上性能优于或等于传统方法的语义分割网络，减少了上采样运算的复杂度。

    Jun, 2017

  • SePiCo: 面向域自适应语义分割的语义引导像素对比

    该论文提出了一种新的一步自适应框架 SePiCo，它通过强调单个像素的语义概念来促进跨域自学习方法的学习，并在合成到真实和白天到夜晚自适应情景下取得了显著的进展。

    Apr, 2022

  • 面向域自适应语义分割的平衡类别像素自标记

    本文提出了一种基于像素分布和类别平衡的自我标记方法，可以改善目标域中的结构分割性能，尤其是在长尾类别上表现得更好。

    Mar, 2022

  • 基于像素原型对比的弱监督语义分割

    本文提出了一种基于像素级原型对比度的弱监督语义分割方法，通过两种直观的先验知识，对图像的不同视角和单个视角内进行执行，旨在实施跨视图特征语义一致性规则，并促进特征空间的内部（间）类一致性（离散度），从而提高了两个强基线模型的精度，并在 PASCAL VOC 2012 上实现了新的最先进水平。

    Oct, 2021

  • 基于像素到分割对比学习的通用弱监督分割

    本研究基于半监督度量学习方法，提出了四种对应关系来捕捉低 - level 图像相似性、语义标注、共现和特征亲和力。这些节点可以从任何部分注释的训练图像中以数据驱动的方式进行学习，因此，该模型不仅适用于弱监督分割中标记的像素，还适用于未标记的像素。

    May, 2021

  • 语义连通性驱动的跨域分割的伪标记

    我们提出一种称为 SeCo 的新方法，通过在连接级别生成伪标签来解决跨领域语义分割中的两个关键限制，从而显著改善现有最先进方法的性能。

    Dec, 2023

  • 探索简化开放词汇语义分割

    通过 S-Seg 模型，我们可以实现准确的像素级别标签分配，无需依赖于图像级别的 VL 模型、地面实况掩码和自定义分组编码器，并且可以在多个测试数据集上进行良好的泛化而无需进行微调。

    Jan, 2024

  • 像素对比一致性半监督语义分割

    提出一种新型半监督语义分割方法，结合像素级 L2 损失和像素对比损失以实现两个分割模型规则：图像增强之间的标签空间一致性性质和不同像素之间的特征空间对比性质，采用 DeepLab-v3+ 结构和多个数据集进行了广泛的实验，表现出最先进的性能。

    Aug, 2021

  • 高低层次一致性半监督语义分割

    文章提出了一种利用一些有限的像素注释数据和一些无标签数据进行半监督语义分割的方法，并在 PASCAL VOC 2012，PASCAL-Context，和 Cityscapes 数据集上实现了最新的半监督学习的最佳性能。

    Aug, 2019