【论文精选】TPAMI2020 - PFENet_先验引导的特征富集网络_小样本语义分割
由于训练类的高级语义信息使用不当，查询目标与支持目标的空间不一致，目前的小样本分割框架仍然面临着对未见类的泛化能力降低的挑战。为了缓解这些问题，PFENet提出了先验引导特征富集网络(PFENet)。它包括:(1)一种无需训练的先验掩码生成方法，不仅保留了泛化能力，还提高了模型性能;(2)特征富集模
由于训练类的高级语义信息使用不当，查询目标与支持目标的空间不一致，目前的小样本分割框架仍然面临着对未见类的泛化能力降低的挑战。为了缓解这些问题，PFENet提出了先验引导特征富集网络(PFENet)。它包括:(1)一种无需训练的先验掩码生成方法，不仅保留了泛化能力，还提高了模型性能;(2)特征富集模
