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分割匹配用于归纳零样本语义分割
JialeiChen11NagoyaUniversity
2AIThrust,HKUST(GZ)
XuZheng2,33
INSAIT,SofiaUniversity,St.Kliment
Ohridski
DongyueLi2
ChongYi1
本
译
SeigoIto1
中
2
DandaPaniPaudel3
v
3
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LucVanGool
5
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51
HiroshiMurase
0
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2
:
DaisukeDeguchi1
v
i
x
r
a
摘要
零样本语义分割（ZSS）旨在分割在训练期间未标注的类别。虽然微调视觉-语
言模型已取得令人鼓舞的结果，但由于缺乏对未见类别的监督，这些模型往往过
度拟合到已见类别。作为一种完全监督方法的替代方案，基于查询的分割在零样
本语义分割中展示了巨大的潜力，因为它能够在不依赖显式标签的情况下实现对
象定位。然而，传统匈牙利匹配作为基于查询框架的核心组成部分，需要全面的
监督，并且在ZSS设置下经常将未见类别错误分类为背景。为了解决这一问题，
我们提出了一种名为分割匹配（SM）的新分配策略，该策略将匈牙利匹配分解为
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Itmaybedistributedunchangedfreelyinprintorelectronicforms.
2
ExistingQuery-basedMethodOurmethod
UnlabeledUnlabeledCandidateCandidate
CLIPVisual
BearBear
Bear
(Seen)(Seen)Encoder(Seen)
SeenLabelSeenLabelUnseenPseudoMask
PseudoMask
QueriesQueries
:Bear:Bear
Query-basedHungarian:NoneQuery-basedSplit:Potential
SegmentorMatching:NoneSegmentorMatching:None
Image
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