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mask annotations
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基于轮廓引导的扩散模型目标修复
使用扩充数据集的方法,通过创建基于注释目标实例的多样化图像和标记对来对实例分割数据集进行增强,同时保留原有标记的一致性。实验结果显示该方法成功生成了实际的目标实例变体,并在扩增区域内引入了多样性。同时,该方法可以与文本指导和其他图像增强技术
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4 months ago
CLIP 作为 RNN:无需培训即可分割无限的视觉概念
通过引入一个创新的递归框架,我们的研究表明,在不进行训练的情况下,我们的模型能够优于那些经过百万级附加样本微调的方法,为零样本语义和参考图像分割任务的最新记录设定了新的技术水平。
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7 months ago
稳健的跨模态伪标记开放词汇实例分割
本文提出一种跨模态伪标签(cross-modal pseudo-labeling)框架,用于面向开放词汇的实例分割,通过与对象掩膜的视觉特征对齐,实现对字词语义中的新类别进行标记,从而自我训练出一个学生模型,缓解了伪掩膜中存在的噪声干扰所带
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3 years ago
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