脑瓜嗡嗡0608
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ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation

⭐转载自ECCV 2022 | SSP: 自支持匹配的小样本任务新思想
这是paper作者自己写的，非常清楚，推荐阅读~（膜拜大佬）

Summary

1.多了self-support过程。即用M1-hat再次与query-feature提取prototype（包括前景和后景），然后与support的prototype结合得到新的support-prototype，与query-feature计算相似度得到最终的M2-hat。
2.ASBP和SSFP中提取prototype的原理，两者是不同的
3.没有额外参数

Annotation

ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation_第1张图片

FSS Task

ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation_第2张图片

FSS Problem

ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation_第3张图片

Other Solutions

ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation_第4张图片

Our Idea

ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation_第5张图片

Our Motivation

ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation_第6张图片
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ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation_第8张图片

Method

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Another Problem ans Solution

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ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation_第12张图片

Experiments

ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation_第13张图片
ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation_第14张图片
ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation_第15张图片
ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation_第16张图片

Advantages

ECCV 2022 Self-Support Few-Shot Semantic Segmentation_第17张图片

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