Lågsprängda inlärningsmetoder för bildklassificering stöder inlärning från glesa data. Vi utökar dessa tekniker för att stödja tät semantisk bildsegmentering. Speciellt utbildar vi ett nätverk som, med tanke på en liten uppsättning kommenterade bilder, producerar parametrar för ett Fully Convolutional Network (FCN). Vi använder denna FCN för att utföra täta pixel-nivå förutsägelse på en testbild för den nya semantiska klassen. Vår arkitektur visar en 25% relativ genomsnittligIoU förbättring jämfört med de bästa baslinjemetoderna för en-shot segmentering på osynliga klasser i PASCAL VOC 2012 dataset och är minst 3× snabbare. Koden finns tillgänglig för allmänheten på https://github.com/lzzcd001/OSLSM.
Senare, Shaban m.fl. REF införde ett tvågrenat nätverk för att stödja tät semantisk bildsegmentering i en situation.
One-Shot Learning for Semantic Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}