ContextSeg：通过注意力查询上下文的草图语义分割

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究提出了 ContextSeg，一种简单而高效的方法来解决草图语义分割问题，通过使用两个阶段，结合密集距离场、自编码网络、自回归 Transformer 和基于组的标记机制，能够充分利用上下文信息以实现最佳的分割准确性。

本文介绍了一种基于层级注意力双向LSTM网络的主题分割器，通过添加辅助任务和自注意力来建模上下文，超过了SOTA方法，在领域转移和多语言场景中表现出鲁棒性和有效性。

主题分割器 层级注意力双向LSTM网络 自注意力 辅助任务 领域转移
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