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基于层次连贯建模的隐蔽物体分割
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究者提出了开放词汇伪装的物体分割任务，并构建了一个大规模复杂场景数据集。通过集成类别语义知识和视觉结构线索，提出的方法可以有效地捕捉伪装对象，并在OVCamo数据集上超过了先前的方法。研究者希望通过提出的数据集和基线，进一步扩展开放词汇密集预测任务的研究。
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关键要点
- 研究者提出了开放词汇伪装的物体分割任务（OVCOS）。
- 构建了一个包含11,483个精选图像和细粒度注释的大规模复杂场景数据集（OVCamo）。
- 通过集成类别语义知识和视觉结构线索，提出的方法有效捕捉伪装对象。
- 该方法在OVCamo数据集上超过了先前的开放词汇语义图像分割方法。
- 研究者希望通过数据集和基线扩展开放词汇密集预测任务的研究。
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