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Sep, 2024
混合Mamba用于少样本分割
Hybrid Mamba for Few-Shot Segmentation
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Qianxiong Xu, Xuanyi Liu, Lanyun Zhu, Guosheng Lin, Cheng Long...
TL;DR
本研究解决了现有少样本分割方法在融合支持特征时的复杂度问题,并针对支持遗忘和类内差距进行了优化。提出的混合Mamba网络通过周期性回顾支持特征和限制查询像素之间的相互作用,有效利用支持信息,从而显著提升了分割性能。实验结果表明该方法在两个公共基准测试中的表现优越。
Abstract
Many
Few-Shot Segmentation
(FSS) methods use
Cross Attention
to fuse support foreground (FG) into query features, regardless of the quadratic complexity. A recent advance Mamba can also well capture intra-sequenc
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