MSDNet：基于变换器引导原型的少样本语义分割多尺度解码器
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了在仅有少量标注样本下进行少样本语义分割时的局部语义特征丢失和计算复杂度高的问题。提出了一种基于变换器架构的新框架，利用空间变换解码器和上下文掩码生成模块来增强支持图像与查询图像之间的关系理解，同时通过多尺度解码器优化分割掩码。研究表明，该方法在分析PASCAL-5^i和COCO-20^i基准数据集时显示出卓越的性能和效率平衡。
本研究提出了一种基于变换器架构的新框架，用于解决少样本语义分割中的局部语义特征丢失和计算复杂度高的问题。通过空间变换解码器和上下文掩码生成模块增强图像与查询图像之间的关系理解，并通过多尺度解码器优化分割掩码。实验证明该方法在PASCAL-5^i和COCO-20^i基准数据集上具有卓越的性能和效率平衡。
