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自助学习的开放世界层次化实体分割 (SOHES)
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的开放世界实例分割方法UDOS，结合自下而上的分割算法和自上而下的学习框架，预测目标的部分遮罩，并使用亲和力组合和细化模块预测稳健的实例级分割。实验结果表明，UDOS在跨类别和跨数据集的转移任务上性能优于现有技术。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的开放世界实例分割方法UDOS。
- UDOS结合了自下而上的分割算法和自上而下的学习框架。
- UDOS通过弱监督训练自上而下的网络来预测目标的部分遮罩。
- 使用亲和力组合和细化模块来预测稳健的实例级分割。
- 实验结果显示UDOS在跨类别和跨数据集的转移任务上性能优于现有技术。
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