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引导滤波/导向滤波（Guided Filter）

姓名：张右润学号：19021210648转载自：https://blog.csdn.net/sinat_36264666/article/details/77990790【嵌牛导读】引导滤波是由何凯明等人于2010年发表在ECCV的文章《GuidedImageFiltering》中提出的，后续于2013年发表了改进算法快速引导滤波的实现。它与双边滤波最大的相似之处，就是同样具有保持边缘特性。该模型

东Rain·2023-04-08 09:07

【论文阅读】Gradient Guided Image Deblocking Using Convolutional Neural Networks的详解

论文：GradientGuidedImageDeblockingUsingConvolutionalNeuralNetworks作者：CheolkonJung年份：2019年期刊：ACMMultimediaAsia文章目录摘要1介绍2提出的方法2.1网络结构2.2GradientInferenceNetwork2.3ImageInferenceNetwork3实验结果3.1准备3.2研究3.3比较

一个双子座的洁宝·2023-04-05 21:50

NMS系列(NMS,Soft-NMS,Weighted-NMS,IOU-Guided NMS,Softer-NMS,Adaptive NMS,DIOU NMS,Cluster NMS)

文章目录NMSConvNMS(2016)Soft-NMS(2017)Weighted-NMS(2017)IOU-GuidedNMS(2018)PureNMSNetwork(2017)SofterNMS(2019)AdaptiveNMS(2019)DIOUNMS(2020)ClusterNMS（2020）NMS系列总结NMSNMS概述NMS（nonmaximumsuppression）是目标检测框架

zyw2002·2023-04-04 21:01

classifier guided diffusion【公式加代码实战】Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis

脑图）三、架构优化四、条件生成1.伪代码2.公式推导DDPM采样公式的证明DDIM采样公式的证明五、代码实现部分Reference：一、前言代码地址：https://github.com/openai/guided-d

旋转的油纸伞·2023-03-29 08:07

Pytorch复现导向反向传播Guided Backpropagation

Pytorch复现导向反向传播GuidedBackpropagation前言一、导向反向传播GuidedBackpropagation的原理二、导向反向传播GuidedBackpropagation的复现三、导向反向传播GuidedBackpropagation的效果四、参考链接前言笔者在学习Grad-Cam算法对应的论文时，注意到该论文利用导向反向传播GuidedBackpropagatio

信小颜·2023-03-25 23:47

论文阅读 [TPAMI-2022] Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation

论文阅读[TPAMI-2022]PriorGuidedFeatureEnrichmentNetworkforFew-ShotSegmentation论文搜索(studyai.com)搜索论文:PriorGuidedFeatureEnrichmentNetworkforFew-ShotSegmentation搜索论文:http://www.studyai.com/search/whole-site/

北岭狼人·2023-03-19 07:13

论文阅读：《Explanation-Guided Training for Cross-Domain Few-Shot Classification》

最近都在忙比赛的事情真拖了很久没有来更新我的论文阅读了……一下子都五月底了时间可太快了……论文名称：《Explanation-GuidedTrainingforCross-DomainFew-ShotClassification》论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.08790v2本篇文章只记录个人阅读论文的笔记，具体翻译、代码等不展开，详细可见上述的链接.Backgro

LiBiscuit·2023-03-16 11:28

快速导向滤波 matlab,导向滤波小结：从导向滤波（guided filter）到快速导向滤波（fast guide filter）的原理，应用及opencv实现代码...

http://blog.csdn.net/kuweicai/article/details/783858711.导向滤波简介导向滤波是何凯明在学生时代提出的一个保边滤波(edge-preservingsmoothing)算法。何凯明在cv圈应该算是名人了，学生时代关于图像去雾的研究就以第一作者的身份获得BestPaperAward(CVPR2009)，而且今年刚刚又斩获MarrPrize(ICCV

吹亚吹·2023-03-16 07:33

PCL 点云导向滤波(Guided Filter)

GuidedFilter一、算法原理1、实现流程2、参考文献二、代码实现GuildFilter.hGFmain.cpp三、结果展示四、相关链接一、算法原理1、实现流程 GuidedFilter一般用来对2D图像进行降噪等处理，实际上，稍作修改后可以对3D点云进行降噪。从GuidedFilter的基本假设出发，可以推导出针对3D数据的处理方法。这里仅考虑引导数据是点云本身的情况。首先，根据局部

点云侠·2023-02-06 22:26

OpenMP中For Construct对dynamic的调度方式详解

调度方式分析实例分析总结前言在本篇文章当中主要给大家介绍OpenMpforconstruct的实现原理，以及与他相关的动态库函数分析，与forconstruct非常相关的是循环的调度方式，在OpenMP当中一共有四种调调方式，auto,dynamic,guided

·2023-02-06 09:20

论文笔记：PaintsTorch: a User-Guided Anime Line Art Colorization Tool

cs_soft_dev·2023-02-04 14:38

（CV论文）User-Guided Deep Anime Line Art Colorization with Conditional Adversarial Networks 用户引导动漫图像生成

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1808.03240.pdf摘要：使用条件框架，WGAN-GP策略，使用彩色插图和线稿图的数据集，实现用户交互式引导图像生成。cGANbasedcolorizationmodel:X为线稿图，H为用户提示信息，线稿图X由真实图像Y通过XDOG算法生成。局部特征网络：F1,F2。局部特征网络F1(训练到标记插图)，从线条到生成器直接提取包含语义信

dejave蓝·2023-02-04 14:06

医学论文笔记：TMI2021 SMU-Net: Saliency-Guided Morphology-Aware U-Net for Breast Lesion Segmentation ...

乳腺超声分割：文章指出周围组织（即背景）和病变区域（即前景）之间的模式复杂性和强度相似性给病变分割带来了挑战。考虑到背景中包含如此丰富的纹理信息，很少有方法尝试探索和利用背景显着表示来辅助前景分割。此外，BUS图像的其他特征，即1）低对比度外观和模糊边界，以及2）病灶形状和位置变化显着，也增加了准确病灶分割的难度。文中提出了saliency-guidedmorphology-awareU-Net(

_击空明兮溯流光_·2023-02-04 09:00

[论文解析] NeRDi: Single-View NeRF Synthesis with Language-Guided Diffusion as General Image Priors

用语言引导的diffusion作为通用图像先验的单视角NeRF合成OverviewWhatproblemisaddressedinthepaper?Isitanewproblem?Ifso,whydoesitmatter?Ifnot,whydoesitstillmatter?Whatisthekeytothesolution?Whatisthemaincontribution?Whatcanwel

_Summer tree·2023-02-03 18:34

OpenMP For Construct dynamic 调度方式实现原理和源码分析

调度方式实现原理和源码分析前言在本篇文章当中主要给大家介绍OpenMpforconstruct的实现原理，以及与他相关的动态库函数分析，与forconstruct非常相关的是循环的调度方式，在OpenMP当中一共有四种调调方式，auto,dynamic,guided

·2023-02-03 16:46

FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN forRobust Person Re-identification(NIPS 2018)

FD-GAN:Pose-guidedFeatureDistillingGANforRobustPersonRe-identification(NIPS2018)设计了特征提取生成对抗网络(FD-GAN)用于学习与身份相关和姿势无关的表示，即在设计网络使得在行人重识别的时候不去考虑姿势。Introduction行人重识别(reID)目的是在多个摄像机上匹配具有相同身份的行人图像。姿势变化，模糊和遮挡

hzb_ml·2023-02-03 14:10

【论文翻译|KDD2019】MEIRec：Metapath-guided Heterogeneous Graph Neural Network for Intent Recommendation

文章目录摘要1引言3模型3.2统一项嵌入3.3基于元路径的异构图神经网络结论摘要在移动电子商务普及的今天，一种新型的推荐服务，即意向推荐，被广泛应用于淘宝、亚马逊等移动电子商务app中。不同于传统的查询推荐和项目推荐，意图推荐是用户打开App时，无需输入任何信息，根据用户的历史行为自动推荐用户意图。意图推荐在过去两年中非常流行，因为可以揭示用户的潜在意图，避免繁琐的手机输入。工业上使用的现有方法通

林若漫空·2023-02-03 11:15

【论文解读 KDD 2019 | MEIRec】Metapath-guided Heterogeneous Graph Neural Network for Intent Recommendation

论文题目：Metapath-guidedHeterogeneousGraphNeuralNetworkforIntentRecommendation论文来源：KDD2019论文链接：http://www.shichuan.org/doc/67.pdf代码链接：https://github.com/googlebaba/KDD2019-MEIRec关键词：推荐系统,意图推荐,HIN,GNN文章目录1

byn12345·2023-02-03 11:41

Keep your Eyes on the Lane: Real-time Attention-guided Lane Detection | LaneATT论文解读

做了这么久车道线，决定近期沉淀一下，把看过的车道线文章写一个专栏，希望能坚持下去paper链接这是一篇基于线Anchor的车道线检测文章，很多灵感都源于Line-CNN。它也是将CULane的F1指标刷新了，并且实时性上也能达到250+fps（轻量化版本）摘要现代车道检测方法在复杂的现实场景中取得了显著的性能，但许多方法在保持实时效率方面存在问题，这对自动驾驶车辆非常重要。在这项工作中，我们提出了

Cv打怪升级·2023-02-03 02:41

论文｜ ACM MM 2021： Meta-FDMixup: Cross-Domain Few-Shot Learning Guided by Labeled Target Data

一写在前面未经允许，不得转载，谢谢～～这篇文章是我们团队发在ACMMultimedia2021上的工作，主要是做cross-domainfew-shotlearning，文章主要提出使用极少一部分target带标注数据来帮助模型的学习。出处：ACMmultimedia2021title：Meta-FDMixup:Cross-DomainFew-ShotLearningGuidedbyLabeled

与阳光共进早餐·2023-02-02 07:26

【论文笔记 - 图像生成 - CVPR2022】Exploring Dual-task Correlation for Pose Guided Person Image Generation

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.02910.pdf代码地址：https://github.com/PangzeCheung/Dual-task-Pose-Transformer-Network姿势引导人物图像生成是将人物图像从源姿势转换为给定目标姿势的任务，作者认为现有的方法大多只针对不适定的源到目标任务，无法捕捉到合理的纹理映射。为了解决这个问题，提出了一种新的双

No pains, no GANs!·2023-02-01 12:38

ADNet: Attention-guided Deformable Convolutional Network for High DynamicRange Imaging

Abstract在本文中，我们提出了一种用于手持多帧高动态范围（HDR）成像的注意力引导可变形卷积网络，即ADNet。这个问题包括两个棘手的挑战，即如何正确处理饱和度和噪声以及如何解决由物体运动或相机抖动引起的错位。为了解决前者，我们采用空间注意模块来自适应地选择各种曝光低动态范围（LDR）图像的最合适区域进行融合。对于后一种，我们建议使用金字塔、级联和可变形(PCD)对齐模块对齐特征级别的伽马校

Adagrad·2023-01-31 12:31

GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models

扩散模型(diffusionmodel)可以生成高质量的合成图像，尤其当基于某种条件引导(guidence)时，可以用多样性换保真性。针对基于文本条件的图像合成扩散模型，比较两种不同的指导策略：CLIP指导和无分类器指导。发现后者在照片写实度和标题相似性方面更受评估人员的青睐，并且通常会产生逼真的样本。使用无分类指导的35亿参数基于文本条件的扩散模型产生的样本比DALL-E的更受评估人员的青睐，即

_忙中偷闲_·2023-01-29 03:42

论文阅读笔记《DFVS: Deep Flow Guided Scene Agnostic Image Based Visual Servoing》

核心思想该文提出一种利用光流估计和深度估计的基于图像的视觉伺服算法，传统的基于图像的视觉伺服算法中有两个难点：一是需要人工选择特征点，而且特征点必须在相机的视野范围之内，一旦特征点丢失，视觉伺服过程可能失效；二是需要知道特征点的深度信息，传统方法通常采用近似或根据机器人里程计进行估计的方法来获得。针对这两个难点，该文提出了利用深度学习方法来进行光流估计和深度估计的方法，光流估计可以得到两幅图像

深视·2023-01-29 00:06

Grounded Conversation Generation as Guided Traverses in Commonsense Knowledge Graphs

论文目的用常识性知识图显式地建模会话流论文方法通过将对话与概念空间联系起来，ConceptFlow将潜在的对话流表示为沿着常识关系在概念空间中遍历。任务描述user输入话语X（有m个单词），对话生成模型使用encoder-decoder框架产生回答ConceptGraphConstruction先找到出现在对话里的概念V_0，然后再去常识库找到1-hop和2-hop的邻居V_1和V_2，V_0到V

xiaomao979·2023-01-28 07:15

【Gaze】Generating Image Descriptions via Sequential Cross-Modal Alignment Guided by Human Gaze

GeneratingImageDescriptionsviaSequentialCross-ModalAlignmentGuidedbyHumanGazeAbstract当说话者描述一幅图像时，他们倾向于在提到物体之前先看它们。本文通过对图像描述生成过程的计算建模，研究了这种序列跨模态对齐。作者以一个SOTA的图像字幕系统作为出发点，利用人类注视信息设计不同模型变体。本文主要是提出了第一种生成图像

Vincy_King·2023-01-28 07:44

AtLoc: Attention Guided Camera Localization 相机重定位论文笔记

牛津大学计算机学院2019.10注意力是个好东西。从Atloc和AtLoc+的实验结果可以看出,自注意力机制对定位精度有大幅提升，时序约束只有略微的提升，但是时序约束增加了输入数据量延长了处理时间，还对传感器提出了更高的要求,相比之下注意力性价比高得多摘要在现有的基于深度学习的相机重定位的方法中，基于单目数据的方法还不够鲁棒。在一些程度上可以通过序列图像或者几何约束来剔除动态物体。本文通过实验证实

phy12321·2023-01-22 23:02

75、DiffRF: Rendering-Guided 3D Radiance Field Diffusion

简介主页：https://sirwyver.github.io/DiffRF/对应用于三维亮度场的概率扩散过程进行去噪。在3D监控和体积渲染的指导下，模型能够无条件地合成高保真3D资产(左)。蒙面补全的新应用(右)，即从不完整的对象中恢复形状和外观的任务(在右上方的椅子上用浅蓝色突出显示)，由模型作为条件推理解决，无需特定任务训练基于去噪扩散概率模型的三维辐射场合成新方法，提出了一个三维去噪模型，

C--G·2023-01-19 20:36

深度聚类方法之跨实例引导的对比聚类(Cross-instance guided Contrastive Clustering,C3)

深度聚类方法之跨实例引导的对比聚类(Cross-instanceguidedContrastiveClustering,C3)1.参考文献《C3:Cross-instanceguidedContrastiveClustering》2.跨实例引导的对比聚类(Cross-instanceguidedContrastiveClustering,C3)该方法是在对比聚类(ContrastiveCluste

没用的阿鸡·2023-01-17 07:24

Guided方法总结2019

ZW方法简述On-lineLearningofParametricMixtureModelsforLightTransportSimulationPracticalPathGuidingforEfficientLight-TransportSimulationSelectiveguidedsamplingwithcompletelighttransportpathsProductImportanc

kliok·2023-01-16 21:59

Fast, Diverse and Accurate Image Captioning Guided By Part-of-Speech

Fast,DiverseandAccurateImageCaptioningGuidedByPart-of-Speech原文地址时间：2019年概括本文致力于建立一个fast,accurate,diverse的imagecaption模型，首先提出了传统beamsearch的慢、diversity不足，以及基于GAN、VAE方法的准确率不足的缺陷，然后提出了根据词性序列生成caption的方法，这

luputo·2023-01-15 12:04

【论文阅读】Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation

PriorGuidedFeatureEnrichmentNetworkforFew-ShotSegmentationAbstractIntroductionRelatedWorkSemanticSegmentation（语义分割）Few-shotLearning（小样本学习）Few-shotSegmentation（小样本分割）OurMethodTaskDescription（任务描述）Prior

栗子菜菜·2023-01-15 11:00

一起读论文--Logic-Guided Data Augmentation and Regularization for Consistent Question Answering

逻辑指导的数据扩充和一致性问答的正规化今天来看一篇有关问答系统的文章，Logic-GuidedDataAugmentationandRegularizationforConsistentQuestionAnswering，文章的链接见这里。问答系统本来是属于NLP研究的问题，仔细上来讲跟大数据关系并不大，但是这篇文章的方法用到了基于一阶谓词逻辑的推理，这个在大数据-知识图谱的推理当中也是很有实际意

~泊舟~·2023-01-13 16:05

[论文阅读] TGANet: Text-guided attention for improved polyp segmentation

[论文地址][代码][MICCAI22]Abstract结肠镜检查是一个黄金标准，但高度依赖操作者。自动息肉分割可以最大限度地减少漏诊率，并在早期阶段及时治疗结肠癌。即使有为这项任务开发的深度学习方法，但息肉大小的变化会影响模型的训练，从而将其限制在训练数据集中大多数样本的大小属性上，可能会给不同大小的息肉提供次优结果。在这项工作中，我们在训练过程中以文本注意力的形式利用与尺寸相关和息肉数量相关的

xiongxyowo·2023-01-13 06:45

【论文阅读】Trajectory-guided Control Prediction for End-to-end Autonomous Driving: A Simple yet Strong Ba

参考与前言Summary:leaderboard现存第一名TCP，非常simple的设置取得了很好的效果论文链接：Trajectory-guidedControlPredictionforEnd-to-endAutonomousDriving:ASimpleyetStrongBaseline代码链接：https://github.com/OpenPerceptionX/TCP作者回复预计9月开jg

Kin__Zhang·2023-01-11 13:13

From Known to Unknown: Knowledge-guided Transformer for Time-Series Sales Forecasting Aliformer模型

Aliformer\\paper：FromKnowntoUnknown:Knowledge-guidedTransformerforTime-SeriesSalesForecastinginAlibaba\\理论讲解部分paper任务是基于历史的数据销售数据，对未来的销售数据进行预测，paper发现因为原来的模型都是基于历史的信息数据对未来进行预测，但是例如产品销量的预测，未来的一些促销信息会对当

David_7788·2023-01-10 16:14

Distillation-guided Image Inpainting 论文阅读笔记

这是ICCV的文章，但我只是随便读一下，记录一些可能以后会参考的机制网络结构图如下：主要就是用了两个网络，参考了知识蒸馏中教师-学生网络的方式，用完整图像encoder-decoder重建过程中的特征图来监督inpainting过程，我觉得这个过程非常有参考价值，可以用到很多其它领域。第二个重点就是网络的监督形式。网络采取两种蒸馏监督，一种是上面的修复网络利用自身后面的特征来监督前面的特征；一种是

sysu_first_yasuo·2023-01-10 15:18

【论文精读】Guided-MVS

论文链接：arxiv代码链接：https://github.com/andreaconti/multi-view-guided-multi-view-stereo目录Abstract1.Introdu

YuhsiHu·2023-01-09 10:27

ICCV2021：Spatially-Adaptive Image Restoration using Distortion-Guided Networks

论文代码（应该还没放出来）摘要我们提出了一种基于学习的通用解决方案，用于恢复遭受空间变化的退化图像。先前的方法通常是特定于退化的，并且在不同的图像和图像中的不同像素上采用相同的处理。然而，我们假设这样的空间刚性处理对于同时恢复退化像素以及重建图像的干净区域而言是次优的。为了克服这一局限性，我们提出了SPAIR，这是一种网络设计，它包含退化定位信息，并根据图像中的困难区域动态调整计算。SPAIR由两

weixin_45703452·2023-01-07 19:30

220609_Efficient Uncertainty-aware Decision-making for Automated Driving Using Guided Branching

0、摘要1）提出了一个有效的不确定性感知决策(EUDM)框架该框架在复杂的驾驶环境中实时生成长期的横向和纵向行为。通过闭环策略树（DCP-Tree）结构和条件聚焦分支（CFB）机制控制计算复杂度。主要思想：利用特定领域的专家知识来指导行动和意图空间的分支。2）使用真实车辆捕获的车载传感数据和交互式多智能体模拟平台进行了验证。3）发布了我们框架的代码以适应基准测试。https://github.co

BorisVandermeer·2023-01-07 09:52

PSD：由物理先验指导的有原则的合成到真实的去雾（Principled Synthetic-to-Real Dehazing Guided by Physical Priors_CVPR_2021）

概述因为过往基于深度学习去雾的算法当模型用于现实世界的模糊图像时会导致性能下降，为此本文提出了一个有原则的合成到真实的去雾（PSD）框架来提高去雾的泛化性能。从在合成数据上预训练的去雾模型主干开始，PSD利用真实的模糊图像以无监督的方式微调模型。对于微调，我们利用了几个有充分根据的物理先验，并将它们组合成一个先验损失委员会。PSD允许大多数现有的去雾模型作为其主干，并且多个物理先验的组合显着促进了

啦啦啦啦啦啦.·2023-01-06 18:00

Person Search论文——《Query-guided End-to-End Person Search》CVPR 2019笔记

1.论文主要思想这篇论文是以《JointDetectionandIdentificationFeatureLearningforPersonSearch》作为baseline进行改进的。在保持baseline中jointdetectionandre-id的方法基础上，本文方法将queryguidedpersonsearch这一思想贯彻始终，提出了QSSE-Net，QRPN，QSimNet三种子网络

No__names·2023-01-06 07:58

【ACSA】Beta Distribution Guided Aspect-aware Graph for Aspect Category Sentiment Analysis

BetaDistributionGuidedAspect-awareGraphforAspectCategorySentimentAnalysiswithAffectiveKnowledge1.Abstract本文从新的角度研究了方面类别情绪分析(ACSA)任务，探索一个基于外部知识的Beta分布引导的方面感知图构造。也就是说，本文不再纠缠如何费力地搜索情绪线索的方面，而是如何基于公共知识库更好地

Vincy_King·2023-01-05 11:13

【论文阅读】PHMOSpell: Phonological and Morphological Knowledge Guided Chinese Spelling Check

目录论文内容摘要（Abstract）1介绍（Introduction）2相关工作（RelatedWork）3方法3.1问题表述（QuestionFomulation）3.2模型（Model）3.3拼音提取模块（PinyinFeatureExtractor）3.4字形提取模块（GlyphFeatureExtractor）3.5语义特征提取模块（SemanticFeatureExtractor）3.6

Sad CorikeB·2023-01-03 16:19

论文阅读07——《Deep Attention-guided Graph Clustering with Dual Self-supervision》

论文阅读07——《DeepAttention-guidedGraphClusteringwithDualSelf-supervision》原文地址：论文阅读07——《DeepAttention-guidedGraphClusteringwithDualSelf-supervision》作者：ZhihaoPeng,HuiLiu,YuhengJia,JunhuiHou发表时间：2021年11月论文地址

小吴不会敲代码吧·2023-01-03 11:23

【论文阅读--实时语义分割】BiSeNet V2: Bilateral Network with Guided Aggregation

摘要低层细节和高层语义对于语义分割任务都是必不可少的。然而，为了加快模型推理的速度，目前的方法几乎总是牺牲低级细节，这导致了相当大的精度下降。我们建议将这些空间细节和分类语义分开处理，以实现高精度和高效率的实时语义分割。为此，我们提出了一种在速度和准确性之间进行良好权衡的高效体系结构，称为双边分割网络（BiSeNetV2）。该体系结构包括：(1)一个细节分支，浅层宽通道，用于捕获低级细节并生成高分

magic_ll·2023-01-02 08:15

【文献阅读】在遥感图像中引入密度图导向的目标检测（C. Li等人，CVPR，2020）

文献下载地址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w11/Li_Density_Map_Guided_Object_Detection_in_Aerial_Images_CVPRW

全部梭哈迟早暴富·2022-12-31 11:34

Guided Backpropagation

参考链接:GuidedBackpropagationimporttorchfromtorchimportnnclassGuided_backprop():def__init__(self,model):self.model=modelself.image_reconstruction=Noneself.activation_maps=[]self.model.eval()self.register

敲代码的小风·2022-12-30 03:38

Hard-sample Guided Hybrid Contrast Learning for Unsupervised Person Re-Identification

1.整体摘要1.1背景行人重识别主要就是通过在不同的摄像头捕捉到的行人中，检索目标行人。无监督行人重识别分为两类，无监督域适应行人重识别和完全无监督行人重识别。目前完全无监督行人重识别就是通过聚类得到数据的伪标签，之后应用对比学习，这种方法比较依赖于特征表示学习。比较先进的方法有使用memorybank用于存储所有样例（instance-level）的特征，认为每一个样本就是一个类并通过匹配利用不

头秃的和尚·2022-12-29 00:10

论文：Linguistic Structure Guided Context Modeling for Referring Image Segmentation

作者AbstractReferringimagesegmentationaimstopredicttheforegroundmaskoftheobjectreferredbyanaturallanguagesentence.Multimodalcontextofthesentenceiscrucialtodistinguishthereferentfromthebackground.Existin

小仙女呀灬·2022-12-28 09:56

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