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【第79篇】SegGPT:分割上下文中的所有内容

文章目录

  • 摘要
  • 2、相关工作
    • 2.1、视觉分割
    • 2.2、视觉通才
    • 2.3、上下文视觉学习
  • 3、方法
    • 3.1、上下文着色
    • 3.2、上下文组合
    • 3.3、在上下文中调优
  • 4、实验
    • 4.1、数据集
    • 4.2、一阶段训练细节
    • 4.3、定性结果
    • 4.4、与专家方法的比较
    • 4.5、消融研究
    • 4.6、在上下文中调优
  • 5、讨论与结论
  • 致谢

摘要

本文提出SegGPT，一种用于分割上下文中所有内容的通用模型。将各种分割任务统一为一个通用的上下文学习框架，通过将不同类型的分割数据转换为相同格式的图像来容纳它们。SegGPT算法的训练过程被建模为一个随机颜色映射的上下文着色问题。目标是根据上下文完成不同的任务，而不是依赖于特定的颜色。

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