MetaMask: Improving Few-Shot Semantic Segmentation via Multi-Mask Calibriation
Author:
Affiliation:
1. Tsinghua Shenzhen International Graduate School,China
2. Shenzhen Institute of Information Technology,China
3. CASIA,China
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx8/10649807/10649898/10651371.pdf?arnumber=10651371
Reference40 articles.
1. SLIC Superpixels Compared to State-of-the-Art Superpixel Methods
2. Semi-Supervised Semantic Segmentation with Pixel-Level Contrastive Learning from a Class-wise Memory Bank
3. End-to-End Object Detection with Transformers
4. APANet: Adaptive Prototypes Alignment Network for Few-Shot Semantic Segmentation
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