CVPR 2023: OneFormer One Transformer To Rule Universal Image Segmentation

2024-01-28 20:44
文章标签 2023 transformer image one rule universal segmentation cvpr oneformer

本文主要是介绍CVPR 2023: OneFormer One Transformer To Rule Universal Image Segmentation，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

我们使用以下六个分类标准或者特征来分析本文的研究主题：

1. 分割级别:

  • 语义分割: 关注的是理解整个场景，通过给每个像素分配特定的语义类别，例如天空、道路、人、建筑等。 就像给拼图的每一块单独贴标签一样。 想像一下画一幅壁画，每一笔都为更大的画面做出贡献。
  • 实例分割: 这不仅仅是识别类别，而是将场景中的各个对象隔离出来。 它识别并描绘每个对象实例的边界，就像将野生动物图片中的不同动物分开一样。 想像一下放大壁画并勾勒出每个独特生物的轮廓。
  • 全景分割: 这结合了语义分割和实例分割，从而对场景有更全面的理解。 它区分对象实例和“stuff”区域，例如地面或背景。 想像一下为壁画添加细节，突出每个动物的独特特征并将它们与周围环境区分开来。

2. 架构设计:

  • 专用架构: 这些模型是专门为单个分割任务设计的。 例如，Mask R-CNN 主要是一个实例分割模型，而 DeepLab 主要是一个语义分割模型。 它们在预定用途上工作良好，但缺乏通用性。 想像一下为不同的绘画任务使用不同的工具 - 大面积的刷子、细节的细尖笔等。
  • 全景架构: 这些架构试图在一个框架内统一语义和实例分割。 虽然方便，但它们通常需要对每个任务进行单独的训练，这限制了它们的效率。 这就像尝试使用一个工具完成所有绘画任务 - 它可能有效，但可能不是每个步骤的最佳选择。
  • 通用架构: 这些架构旨在通过一个统一的训练过程在所有三个任务上获得强大的性能。 目标是拥有一个单一、通用的工具，可以有效地处理所有绘画任务，从填充大面积到添加复杂细节。 On

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http://www.chinasem.cn/article/654734。

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