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MaskCD：基于掩膜分类的遥感变化检测网络
通过自适应生成分类掩蔽层检测变化区域，本论文提出了一种基于遮罩预测和分类的变化检测方法 (MaskCD)，它利用交叉级别变化感知器来学习多尺度的变化感知表示，并通过利用可变形多头自注意力机制来捕捉编码特征中的时空关系。随后，通过基于遮罩注意
PDF3 months ago
视频实例分割中的点监督价值是多少？
通过减少视频帧中的人工注释点为每个对象，我们提出了一种训练方法来获得接近完全监督模型的高质量掩码预测，在三个视频示例分割基准上展示了该框架的竞争性性能。
PDF3 months ago
高质量分割任何事物
提出了一种名为 HQ-SAM 的模型，该模型在保持 Segment Anything Model（SAM）原始 zero-shot 设计，高效性和推广性的同时，赋予 SAM 精确切分任何对象的能力，通过深度融合输入的不同特征并引入可学习的高
PDFa year ago
ICCV通过对比掩模预测进行自监督视觉表示学习
本文提出了一种基于掩模对比学习（CMP）的自监督视觉表示法，利用区域级特征对比而不是视角层级特征对比，以消除隐式的语义一致性假设并实现正样本的无假设定位。使用专门的掩模预测头解决了掩模和非掩模特征之间的域差异，实验结果表明该方法在自然数据集
PDF3 years ago
ECCVSipMask: 快速图像和视频实例分割的空间信息保留
提出了一种单阶段实例分割方法 SipMask，其通过将一个实例的掩模预测分离到一个检测到的边界框的不同子区域中来保留实例特定的空间信息。通过引入一种空间保留模块（SP），SipMask 生成每个边框子区域的独立空间系数，带来更好的掩模预测。
PDF4 years ago
VCNet: 盲目图像修复的强健方法
本文提出了一种新的盲目修复网络，使训练过程在未知的缺失区域模式下更加鲁棒，并且通过语义不一致性的估计和新的空间归一化方法，使视觉修复更加精细，实验表明该方法在盲目图像修复方面相当有效。
PDF4 years ago