التمييز الدلالي بقليل من العينات
التمييز الدلالي بقليل من الأمثلة (FSS) هو جزء فرعي في مجال الرؤية الحاسوبية يهدف إلى تعلم تقسيم الأهداف في الصور الاستعلامية باستخدام عدد قليل فقط من الصور المرجعية المصحوبة بتصنيف على مستوى البكسل. يعزز هذا المهمة قدرة النموذج على التكيف السريع مع فئات جديدة من خلال تقليل الحاجة إلى البيانات المصنفة، مما يجعله ذو قيمة خاصة في التطبيقات مثل تحليل الصور الطبية، القيادة الذاتية، ومعالجة صور الاستشعار عن بعد.
PASCAL-5i (1-Shot)
SegGPT (ViT)
PASCAL-5i (5-Shot)
VAT
COCO-20i (1-shot)
COCO-20i (5-shot)
FSS-1000 (1-shot)
VAT
FSS-1000 (5-shot)
EfficientLab + PRN
COCO-20i -> Pascal VOC (1-shot)
MSDNet (ResNet-101)
COCO-20i -> Pascal VOC (5-shot)
FPTrans (DeiT-B/16)
COCO-20i (2-way 1-shot)
Label Anything (Vit-B/16-SAM)
COCO-20i (10-shot)
DGPNet (ResNet-101)
PASCAL-5i (10-Shot)
FSS-1000
LSeg
Pascal5i