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    长尾语义分割的挑战与解决方案,基于 Transformer 的 Query匹配在LTSS中的应用 !

    (2) Copy-Paste [61, 23]是一种混合图像增强方法,通过从一个图像复制实例到另一个图像来扩展训练样本。 (3) 看板损失[24]采用了一种梯度引导的重新加权机制。...特别是,LVIS是一个联合数据集,这意味着重采样和 Copy-Paste 策略可以直接增加低频类别实例。但是,当这些方法应用于提出的LTSS数据集时,它们也会导致高频类别重复。...**作者评估了三种结合mask2former在长尾数据集上的经典长尾解决方案(RFS、copy-paste和seesaw loss)。...Copy-Paste 在三个LTSS数据集上使mIoU提高了约1个百分点。 对于长尾问题,它们的效果也不尽如人意,因为它们在采样过程中无意中影响了频率更高的类别,例如,与罕见类别一起出现的频繁类别。...作者在图4中进一步可视化了 Copy-Paste 以及mask2former和Swin-L下FM的一些结果。Copy-Paste 倾向于将稀有类别误分类为频繁类别。

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