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OmniCount：基于语义几何先验的多标签物体计数
一种新的实用方法，利用预训练模型的语义和几何洞察力，采用开放词汇框架同时计数多个对象类别，生成精确的对象掩模并利用点提示进行高效计数。
PDF4 months ago
HASSOD：分层自适应自监督目标检测
通过层次自适应的自我监督物体检测（HASSOD）方法，本研究对对象进行探测并理解其构成，通过自我监督学习任务来提高检测性能和解释能力，同时采用 Mean Teacher 框架以提高训练效率，从而在自我监督物体检测领域取得了显著的进展。
PDF5 months ago
SegRefiner：离散扩散过程下的面向模型无关分割精化
提出了 SegRefiner 方法，通过将细分改进视为数据生成过程，通过一系列去噪扩散步骤实现。经过全面实验验证，SegRefiner 在各种细分任务中表现出优越性能，包括语义分割、实例分割和二分图像分割。
PDF6 months ago
视频目标分割的层次化时空 Transformer
本文提出了一种名为 HST 的半监督视频对象分割框架，使用 Swin Transformer 和 Video Swin Transformer 提取图像和视频特征，并使用内存读取操作产生层次特征以精确重构对象蒙版，该框架在处理复杂场景下具有
PDFa year ago
Compositor: 底层聚类和合成用于稳健的部件和物体分割
本文提出一种用于联合部分和对象分割的鲁棒方法，即将对象和部分分割重新表示为优化问题，并构建分层特征表示，其中包括像素、部分和对象级别嵌入，以自下而上的聚类方式解决它。
PDFa year ago
使用 Transformer 发现对象掩膜，用于无监督语义分割
该论文提出 MaskDistill 这一基于数据驱动策略的无监督语义分割框架，通过生成像素分组先验和聚类对象掩模来训练初始对象分割模型并过滤低质量对象掩模，从而有效提高 PASCAL 和 COCO 上的性能。
PDF2 years ago
CVPR半监督自修正语义图像分割网络
本研究介绍了一种半监督框架，通过一个辅助模型和一个自我纠正模块，在只有一小部分完全有监督图像的基础上，使用具有目标边界框标签的图像和只有目标边界框标签的图像集（称为弱集），训练出高质量的语义分割模型，这种方法比传统大量完全有监督数据模型要求
PDF6 years ago