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LCCo：Lending CLIP to Co-Segmentation
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了使用对比式语言 - 图像预训练框架 (CLIP) 在一组图像中共同分割共同语义对象的任务。通过优化图像集的全局一致语义信息和引导CLIP朝向共同分割任务，我们的方法在实验证明性能优于最先进的方法。
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关键要点
- 本文研究了在一组图像中共同语义对象的共同分割任务。
- 使用对比式语言 - 图像预训练框架 (CLIP) 来完成共同分割任务。
- 引入了 CLIP 中的语义信息，通过独立处理图像集的骨干分割网络。
- 提出了三个关键模块：图像集特征对应模块、CLIP 交互模块和 CLIP 正则化模块。
- 图像集特征对应模块用于编码图像集的全局一致语义信息。
- CLIP 交互模块利用 CLIP 提取的共同语义信息来优化骨干特征。
- CLIP 正则化模块引导 CLIP 朝向共同分割任务，优化特征。
- 在四个标准的共同分割基准数据集上的实验表明，方法性能优于最先进的方法。
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