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CVPR2023!使用文本到图像扩散模型的开放词汇全景分割
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https://jerryxu.net/ODISE/ 我们提出了 ODISE:基于开放词汇扩散的全景分割,它统一了预先训练的文本图像扩散和判别模型来执行开放词汇全景分割。 文本到图像的扩散模型已经显示出生成具有多种开放词汇语言描述的高质量图像的卓越能力。 这表明它们的内部表示空间与现实世界中的开放概念高度相关。 另一方面,像 CLIP 这样的文本图像判别模型擅长将图像分类为开放词汇标签。 我们建议利用这两个模型的冻结表示来执行任何类别的全景分割。 我们的方法在开放词汇全景和语义分割任务上都明显优于以前的最先进技术。 特别是,仅通过 COCO 训练,我们的方法在 ADE20K 数据集上实现了 23.4 PQ 和 30.0 mIoU,比之前的现有技术绝对提高了 8.3 PQ 和 7.9 mIoU。
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