基于 VLMs 的异构标签体系下的跨领域语义分割

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

该研究论文介绍了一种新的方法，使用视觉语言模型（VLM）的交叉领域语义分割（CSI），有效地在源目标类别不匹配的情况下进行领域自适应语义分割。该方法结合了传统的领域自适应方法中的段推理，以及 VLM 中嵌入的丰富语义知识，实现对目标领域中新类别的重新标记。该方法在各种基准测试中表现出良好的效果，并且与最先进的领域自适应方法相结合时展现出一致的协同效应。

该研究介绍了一种新的交叉领域语义分割方法，利用视觉语言模型重新标记目标领域中的新类别。该方法在基准测试中表现良好，并与领域自适应方法相结合时展现出协同效应。

交叉领域语义分割 基准测试 视觉语言模型 重新标记 领域自适应方法
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