我们的综述覆盖了目标检测、语义/实例/全景分割、三维及视频分析六大任务和zero-shot、open-vocabulary两种setting。目前,实现开放词汇的检测与分割,主流方法是将传统closed-vocabulary检测器做以下两点改动: detection head中分类分支由一层可学习的线性层改为frozen的semantic/text embeddings。Semantic embeddings是以前zero-...
Pascal Context-459:它具有与 Pascal Context-59 相同的图像,但有更多注释的类(459 个类),这也广泛用于开放词汇语义分割。 Dataset Analysis:为了澄清并有利于对开放词汇能力的理解,作者通过计算其他数据集和训练数据集 COCO Stuff 之间的类别相似度来进行简单的分析,结果显示在表1。 提取文本嵌入:使用预训练的CLIP...
经过在 ScanNet++、Matterport3D 和 ScanNet200 数据集上的详细验证,本文提出的算法在零样本的开放词汇实例分割、无类别实例分割两个赛道上都取得了最先进的结果,展现出优越的细粒度分割能力。 02 方法简介 首先,我们介绍 view consensus rate 的计算。如图5所示,对于两个二维分割得到的 mask m1 和 m2,我们将其反...
开放词汇实例分割结果,分别对比基类和新类别的定量精度,展示了模型的泛化性。这里也推荐工坊推出的新课程《彻底搞懂视觉-惯性SLAM:VINS-Fusion原理精讲与源码剖析》。 开放词汇实例分割定性对比,可以发现MasQCLIP分割精度更高!
在CVPR 2023 上,来自 Meta、UTAustin 的学者们联合提出了一种新的开放词汇分割模型 OVSeg。OVSeg 可以通过任意用户定义的词汇来理解分割图像,并且可以让 Segment Anything 模型知道所要分隔的类别。从效果上来看,OVSeg 可以与 Segment Anything 结合,完成细粒度的开放语言分割。
近期关于开放词汇3D实例分割的工作显示出巨大的潜力,但这是以缓慢的推理速度和高计算要求为代价的。这种高计算成本通常是由于它们严重依赖于3D剪辑特征,这需要计算成本高昂的2D基础模型,如Segment Anything(SAM)和CLIP,以多视角聚合到3D中。 因此,这在许多需要快速准确预测的现实世界应用中限制了它们的适用性。为此,作...
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...
开放词汇分割,新突破! 🔍 动机 近年来,预训练的CLIP模型在自然图像上的表现引起了广泛关注。然而,当应用于掩膜建议时,其性能却不尽人意,成为两阶段方法的瓶颈。CLIP模型在处理裁剪的掩膜图像时,与自然图像之间存在显著的领域差距,导致其表现不佳。 🛠️ 方法 为了解决这一问题,研究者提出了一种创新的模型,该...
开放词汇分割是指将连续的文本序列切分成独立的词汇单元。传统的分割方法主要依赖于词典或规则,但随着深度学习的发展,基于神经网络的方法也得到了广泛应用。 1. 基于词典的方法:根据预先构建的词典将文本切分成词汇单元。这种方法的优点是速度快,但缺点是无法处理未登录的词汇。 2. 基于规则的方法:设计一系列规则来判...
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,这种分离的设计...