期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
高效跨域的Transformer小样本语义分割网络
被引量：
3
1
作者
方红
李德生
蒋广杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第4期142-152,共11页
小样本语义分割旨在仅使用数个标注样本学习目标类别特征并完成分割任务。主流研究存在的主要问题是:训练效率低下,训练和测试在同一数据域。为此构建了一种基于Transformer的高效、跨域的小样本语义分割网络SGFNet。在编码层,使用共享...
小样本语义分割旨在仅使用数个标注样本学习目标类别特征并完成分割任务。主流研究存在的主要问题是:训练效率低下,训练和测试在同一数据域。为此构建了一种基于Transformer的高效、跨域的小样本语义分割网络SGFNet。在编码层,使用共享权重的MixVisionTransformer构建孪生网络,用于提取支持集和查询集的图像特征;在关系计算层,通过计算支持集图像特征向量与其对应mask的哈达玛积,提取目标类别的高维特征,并与查询集图像特征进行关系计算;在解码层,改进基于MLP的解码器,提出了残差解码器,将不同层级的特征解码得到最终分割结果。实验表明,该模型只需要在FSS-1000数据集上使用单张3090 GPU训练1.5~4.0 h,即可在FSS-1000数据集上获得最优结果1-shot mIoU 87.0%,在PASCAL-5i和COCO-20i数据集进行跨域测试达到非跨域的效果,1-shot mIoU分别为60.4%和33.0%,证明了该模型高效且跨域。
展开更多
关键词
小样本语义分割(
fss
)
跨域
TRANSFORMER
小样本学习(FSL)
语义分割
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
高效跨域的Transformer小样本语义分割网络
被引量：
3
1
作者
方红
李德生
蒋广杰
机构
上海第二工业大学数理与统计学院
上海第二工业大学资源与环境工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第4期142-152,共11页
基金
国家自然科学基金面上项目(11971299)
中国高校产学研创新基金(2021ITA03008)
电子信息类专业硕士协同创新平台建设项目(A10GY21F015)。
文摘
小样本语义分割旨在仅使用数个标注样本学习目标类别特征并完成分割任务。主流研究存在的主要问题是:训练效率低下,训练和测试在同一数据域。为此构建了一种基于Transformer的高效、跨域的小样本语义分割网络SGFNet。在编码层,使用共享权重的MixVisionTransformer构建孪生网络,用于提取支持集和查询集的图像特征;在关系计算层,通过计算支持集图像特征向量与其对应mask的哈达玛积,提取目标类别的高维特征,并与查询集图像特征进行关系计算;在解码层,改进基于MLP的解码器,提出了残差解码器,将不同层级的特征解码得到最终分割结果。实验表明,该模型只需要在FSS-1000数据集上使用单张3090 GPU训练1.5~4.0 h,即可在FSS-1000数据集上获得最优结果1-shot mIoU 87.0%,在PASCAL-5i和COCO-20i数据集进行跨域测试达到非跨域的效果,1-shot mIoU分别为60.4%和33.0%,证明了该模型高效且跨域。
关键词
小样本语义分割(
fss
)
跨域
TRANSFORMER
小样本学习(FSL)
语义分割
Keywords
few-shot
semantic
segmentation
(
fss
)
cross-domain
transformer
few-shot
learning(FSL)
semantic
segmentation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高效跨域的Transformer小样本语义分割网络
方红
李德生
蒋广杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
