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query-based end-to-end instance segmentation
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无监督预训练的语言 - 视觉提示用于低数据实例分割
在当前的研究中,根据最新的 DETR(DEtection TRansformer)范式,基于查询的端到端实例分割(QEIS)方法在大规模数据集上训练时表现出了卓越的性能,尤其是与基于 CNN 的模型相比。然而,当面对有限的训练数据时,这些
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