Tuning-Free Universally-Supervised Semantic Segmentation
This work presents a tuning-free semantic segmentation framework based on classifying SAM masks, which is universally applicable to various types of supervision. Initially, we utilize CLIP’s zero-shot classification ability to generate pseudo-labels or perform open-vocabulary semantic segment...
সংরক্ষণ করুন:
| প্রধান লেখক: | , |
|---|---|
| বিন্যাস: | Artigo |
| ভাষা: | Inglês |
| প্রকাশিত: |
IEEE
2024-01-01
|
| মালা: | IEEE Access |
| বিষয়গুলি: | |
| অনলাইন ব্যবহার করুন: | https://ieeexplore.ieee.org/document/10779462/ |
| ট্যাগগুলো: |
কোনো ট্যাগ নেই, প্রথমজন হিসাবে ট্যাগ করুন!
|