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谐波特征激活在小镜头语义分割中的应用( Harmonic Feature Activation for Few-Shot Semantic Segmentation )
B Liu J Jiao Q Ye
由于有限的支持（训练）图像不足以表示目标类别中的不同语义，所以少镜头语义分割仍然是一个公开的问题。传统的方法通常仅使用来自支持图像的信息来建模目标类别，导致不完全的语义激活。本文提出了一种新的少镜头分割方法谐波特征激活(HFA),其目的是结合查询图像和支持图像的特征,实现密集支持到查询的语义转换。HFA被表述为一个双线性模型，系统地负责查询图像和支持图像之间的像素密集相关（双线性特征激活）。HFA引入了一个低秩分解过程，以可忽略的性能代价加快了双线性特征激活。此外，将语义扩散过程与HFA融合，进一步提高了特征激活的全局协调性和局部一致性。在常用数据集（PASCAL、VOC和MS COCO）上进行的广泛实验表明，HFA提高了技术水平，具有显著的余量。代码可在https://github.com/bibikiller/hfa上获得。
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