Semantiska segmenteringsmodeller är begränsade i sin förmåga att skala till ett stort antal objektklasser. I det här dokumentet introducerar vi den nya uppgiften noll-shot semantisk segmentering: lärande pixel-wise klassifiers för aldrig skådade objektkategorier med noll träningsexempel. I detta syfte presenterar vi en ny arkitektur, ZS3Net, som kombinerar en djup visuell segmenteringsmodell med ett tillvägagångssätt för att generera visuella representationer från semantiska ordinbäddningar. På detta sätt, ZS3Net behandlar pixel klassificering uppgifter där både synliga och osynliga kategorier är inför vid testtid (så kallade "generalized" noll-shot klassificering). Prestanda förbättras ytterligare genom en självträning steg som bygger på automatisk pseudo-märkning av pixlar från osynliga klasser. På de två standardsegmenteringsdataseten Pascal-VOC och Pascal-Context föreslår vi nollresultatriktmärken och sätter konkurrenskraftiga basvärden. För komplexa scener som de i Pascal-Context dataset, utökar vi vår strategi genom att använda en graf-kontext kodning för att fullt ut utnyttja rumsliga sammanhang priors som kommer från klassvis segmenteringskartor.
REF introducerar uppgiften genom att kombinera en djup visuell segmenteringsmodell med en metod för att generera visuella representationer från semantiska ordinslag.
Zero-Shot Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}