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CVPR 2023【已开源】| OneFormer: 分割大统一框架,称霸三种分割任务!
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通用图像分割并不是一个新概念。过去几十年统一图像分割的尝试包括场景解析、全景分割,以及最近的新全景架构。然而,这种全景架构并没有真正统一图像分割,因为它们需要在语义、实例或全景分割上单独训练以实现最佳性能。理想情况下,一个真正通用的框架应该只训练一次并在所有三个图像分割任务中实现 SOTA 性能。为此,我们提出了 OneFormer,这是一种通用图像分割框架,它将分割与多任务训练一次设计结合起来。我们首先提出了一种以任务为条件的联合训练策略,该策略可以在单个多任务训练过程中对每个领域(语义、实例和全景分割)的基本事实进行训练。其次,我们引入了一个任务标记来根据手头的任务调整我们的模型,使我们的模型任务动态以支持多任务训练和推理。第三,我们建议在训练期间使用查询文本对比损失来建立更好的任务间和类间区别。值得注意的是,我们的单个 OneFormer 模型在 ADE20k、Cityscapes 和 COCO 上的所有三个分割任务上都优于专门的 Mask2Former 模型,尽管后者在三个任务中的每一个上都单独接受了三倍资源的训练。使用新的 ConvNeXt 和 DiNAT 主干,我们观察到更多的性能改进。我们相信 OneFormer 是朝着使图像分割更加普遍和可访问性迈出的重要一步。 Title:OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation Paper:https://arxiv.org/pdf/2211.06220.pdf Code:https://github.com/SHI-Labs/OneFormer
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