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做语义分割不用任何像素标签,UCSD、英伟达在ViT中加入分组模块,入选CVPR2022

机器之心报道 机器之心编辑部 生成效果的确很惊艳。 视觉场景是由有语义意义的像素组构成。在深度学习的概念出现之前,业界就已经使用经典的视觉理解方法对像素分组和识别进行深入研究。自下而上分组的思想是:首先将像素组织成候选组,然后用识别算法模块处理每个分组。这种思路已经成功应用于超像素图像分割、以及目标检测和语义分割的区域构建。除了自下而上的推理,识别过程中自上而下的反馈信号,能够更好地完成视觉分组。 随着深度学习时代的到来,显式分组和识别的思想,在端到端的训练系统中已经不再那么泾渭分明,而是更紧密地耦合在一起

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