https://github.com/EndoluminalSurgicalVision-IMR/PASS 穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学、林雪平大学、阿尔托大学的研究团队提出了一种方法,通过训练一个与类别无关的追踪器,并使用视觉-语言模型对3D提议进行标记,实现了开放词汇的3D多目标追踪,从而可以追踪已知和未知的物体类别。 http://arxiv.org/abs/2410.0167...
开放词汇语义分割主要采用两阶段框架: 先生成类别无关的提议 class-agnostic mask proposals 用预训练的VLM给proposal分类 这种两阶段方法一方面要两个网络,计算负担大;另一方面无法有效利用上下文信息 开放词汇语义分割也有人用统一框架 MaskCLIP:将CLIP的image encoder组后的GAP去掉,然后用value-embeddings和text-embedding...
然而,将CLIP模型应用于开放式语义分割十分困难,因为CLIP模型是通过图像级对比学习训练的,其学习到的表示缺乏像素级别的识别能力,而这种能力在语义分割中是必需的。解决这个问题的一个方法是在分割数据集上微调模型,但是分割数据集的数据规模远远小于视觉语言预训练数据集,因此微调模型在开放式识别方面的能力通常会受到影响...
西安交大提出无需训练的开放词汇遥感语义分割方法(今日Arxiv 10月3日)2024年10月3日Arxiv cs.CV发文量约105余篇,减论Agent通过算法为您推荐并自动化整理为卡片供您参考,预计为您节省45分钟浏览Arxiv的时间。 科技猎手 科技 计算机技术 AI APP 西安交大 科普 遥感 cv 语义分割 arxiv AIGC 科技猎手2024第2季...
为了充分发挥视觉-语言预训练模型在开放词汇语义分割中的能力。作者提出了一种名为Side Adapter Network(SAN)的新框架。由于端到端训练,SAN的掩膜预测和分类是基于CLIP辅助的。整个模型十分轻量化。 SAN有两个分支:一个用于预测掩膜,另一个用于预测应用于CLIP的注意力偏好,以进行掩膜类别识别。作者表明,这种分离的设...
开放词汇语义分割算法通常基于以CLIP为代表的VL预训练模型。然而,这些VL预训练模型通常是在图片级任务上训练的,因此不具备像素级识别能力。为了克服图片级识别与像素级识别的粒度鸿沟(Granularity Gap),此前的开放词汇语义分割算法[1,3]会采用以下策略...
本发明提供了一种基于原型类中心的弱监督开放词汇语义分割方法及系统,包括:步骤S1:利用文本特征提取器提取文本目标为文本向量特征;步骤S2:利用视觉特征提取器提取目标图片的视觉特征,并将视觉特征基于可学习类别中心进行聚类操作得到全局类别中心;步骤S3:利用原型模型提取图像‑文本对的原型类别中心用以监督全局类别中心;...
本发明属于图像处理技术领域,具体为基于文本监督的开放词汇图像语义分割系统.本发明包括图像编码器,文本编码器,跨模态解码器,图像描述对齐子模块,屏蔽实体补全子模块,跨图像掩码一致性子模块;图像编码器用于对图像特征进行提取,使用可学习的群组表征对图像进行聚类;文本编码器针对图像描述进行编码,建立与群组表征的对齐关系...
基于文本监督的开放词汇图像语义分割系统是由复旦大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR1094439,属于分类,想要查询更多关于基于文本监督的开放词汇图像语义分割系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
文章研究的目标是改进面向开放词汇分割的轻量化模型SAN,即引入基于多尺度通道注意力的特征融合机制AFF来改进该模型,并改进原始SAN结构中的双分支特征融合方法。然后在多个语义分割基准上评估了该改进算法,结果显示在几乎不改变参数量的情况下,模型表现有所提升。这一改进方案有助于简化未来开放词汇语义分割的研究。 关键...