Trots de stora framsteg som gjorts av djupa CNNs i bild semantiska segmentering, kräver de vanligtvis ett stort antal tätt annoterade bilder för utbildning och är svåra att generalisera till osynliga objekt kategorier. Få ögonblickssegmentering har därför utvecklats för att lära sig att utföra segmentering från bara några få kommenterade exempel. I det här dokumentet tar vi itu med de utmanande segmenteringsproblemen från ett metriska inlärningsperspektiv och presenterar PANet, en ny prototypanpassningsnätverk för att bättre utnyttja informationen i supportsetet. Vår PANet lär sig klassspecifika prototyprepresentationer från några få supportbilder inom ett inbäddat utrymme och utför sedan segmentering över frågebilder genom att matcha varje pixel med de inlärda prototyperna. Med icke-parametrisk metriska lärande, PANet erbjuder högkvalitativa prototyper som är representativa för varje semantisk klass och under tiden diskriminerande för olika klasser. Dessutom, PANet introducerar en prototyp anpassning legalisering mellan stöd och fråga. Med detta utnyttjar PANet fullt ut kunskap från stödet och ger bättre generalisering på få-shot segmentering. Signifikant, vår modell uppnår MILU poäng på 48,1% och 55,7% på PASCAL-5 i för 1-shot respektive 5-shot inställningar, överträffar den senaste metoden med 1,8% och 8,6%.
Wang m.fl. REF föreslår en ny prototypanpassningsreglering mellan stöd- och frågebilder som ger bättre generalisering.
PANet: Few-Shot Image Semantic Segmentation With Prototype Alignment
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}