提示所需内容：基于锚点的提示增强雨天场景分割
计算机视觉与模式识别
2023-05-16 v2
摘要
雨天场景中的语义分割是一项具有挑战性的任务，原因在于复杂环境、类别分布不平衡以及标注数据有限。为应对这些挑战，我们提出了一种利用半监督学习和预训练分割基础模型以实现优越性能的新框架。具体而言，我们的框架以半监督模型作为生成原始语义分割结果的基础，同时作为引导力，通过基于熵的锚点提示预训练基础模型以弥补知识缺口。此外，为最小化预训练基础模型生成的不相关分割掩码的影响，我们还提出了一种掩码过滤与融合机制，基于最小风险原则优化原始语义分割结果。所提框架在Rainy WCity数据集上取得了优越的分割性能，并在ICME 2023 Grand Challenges的STRAIN子赛道中获得一等奖。
引用
@article{arxiv.2305.03902,
title = {Prompt What You Need: Enhancing Segmentation in Rainy Scenes with Anchor-based Prompting},
author = {Xiaoyu Guo and Xiang Wei and Qi Su and Huiqin Zhao and Shunli Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.03902},
year = {2023}
}