首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    ​NeurIPS 2022 | IPMT:用于小样本语义分割的中间原型挖掘Transformer

    本文简要介绍发表在NeurIPS 2022上关于小样本语义分割的论文《Intermediate Prototype Mining Transformer for Few-Shot Semantic Segmentation》。该论文针对现有研究中忽视查询和支持图像之间因类内多样性而带来的类别信息的差距,而强行将支持图片的类别信息迁移到查询图片中带来的分割效率低下的问题,引入了一个中间原型,用于从支持中挖掘确定性类别信息和从查询中挖掘自适应类别知识,并因此设计了一个中间原型挖掘Transformer。文章在每一层中实现将支持和查询特征中的类型信息到中间原型的传播,然后利用该中间原型来激活查询特征图。借助Transformer迭代的特性,使得中间原型和查询特征都可以逐步改进。相关代码已开源在:

    02
    领券