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Atención cruzada de soporte de consulta global-local para segmentación semántica de pocas tomas

Autores: Xie, Fengxi; Liang, Guozhen; Chien, Ying-Ren

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Atención cruzada de soporte de consulta global-local para segmentación semántica de pocas tomas


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Segmentación semántica de pocas tomas
Modelos
Información de soporte
Perspectiva global-local
GLQSCA
Arquitectura de transformer

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 23

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los modelos de segmentación semántica de pocas muestras (FSS) tienen como objetivo segmentar objetos de destino no vistos en una imagen de consulta con muestras de soporte anotadas escasas.

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