Få segmenteringssegment motsätter sig regioner av nya klasser med några manuella annoteringar. Dess viktigaste steg är att etablera omvandlingsmodulen mellan stödbilder (annoterade bilder) och frågebilder (omärkta bilder), så att segmenteringen av stödbilder kan styra segmenteringen av frågebilder. De befintliga metoderna bildar en omvandlingsmodell baserad på globala signaler, som dock ignorerar de lokala signaler som bekräftas i detta dokument för att vara mycket viktiga för omvandlingen. I detta dokument föreslås en ny omvandlingsmodul baserad på lokala signaler, där förhållandet mellan de lokala funktionerna används för omvandling. För att förbättra nätverkets generaliseringsprestanda beräknas relationsmatrisen i ett högdimensionellt metriska inbäddningsutrymme baserat på cosinusavstånd. Dessutom, för att hantera det utmanande karteringsproblemet från låg nivå lokala relationer till hög nivå semantiska ledtrådar, föreslår vi att tillämpa generaliserad invers matris av annotationsmatrisen av stödbilder för att omvandla relationsmatrisen linjärt, som är icke-parametrisk och klass-agnostic. Resultatet av matrisen omvandling kan betraktas som en uppmärksamhet karta med hög nivå semantiska ledtrådar, baserat på vilken en omvandling modul kan byggas enkelt. Den föreslagna omvandlingsmodulen är en allmän modul som kan användas för att ersätta omvandlingsmodulen i de befintliga få segmenteringsramarna. Vi kontrollerar effektiviteten hos den föreslagna metoden för Pascal VOC 2012 dataset. Värdet av mIoU uppnås på 57,0 % i 1-shot och 60,6 % i 5-shot, vilket överträffar den senaste metoden med 1,6 % respektive 3,5 %.
Yang m.fl. REF upprättade en lokal omvandlingsmodul mellan frågebilden och kommenterade bilder.
A New Local Transformation Module for Few-shot Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}