CorrCLIP：利用现成基础模型重构CLIP中的关联性，实现开放词汇语义分割

本研究针对传统语义分割方法在开放词汇条件下的局限，提出了CorrCLIP，一种无需训练的语义分割方法。该方法通过构建语义相似的图像块间的关联性，并结合自监督模型来优化图像语义布局，从而显著提升了八个基准测试的分割性能，平均交并比从44.4%提高至51.0%。