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class-shared memory
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基于记忆引导网络的不确定性特征增强方法在少样本语义分割中的应用
我们提出了一种基于少样本语义分割的方法,利用具有充足数据的基础类别训练的模型进行对只有少量数据的新类别的分割,并引入了类别共享记忆模块和基于不确定性的特征增强模块来提高模型的泛化性能。实验结果表明,我们的方法在广泛使用的 PASCAL-5i
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