摘要
我们考虑了图像中低层次结构检测的通用问题，这包括分割被操纵的部分、识别失焦像素、分离阴影区域以及检测隐藏物体。尽管每个此类主题通常都采用特定领域的解决方案，但我们展示了一种统一的方法在所有这些任务上均表现出色。我们从自然语言处理（NLP）中广泛使用的预训练和提示调优协议中获得灵感，提出了一种新的视觉提示模型，命名为显式视觉提示（EVP）。与之前的通常为数据集级别的隐式嵌入的视觉提示不同，我们的关键见解是强制可调参数专注于每张图像中的显式视觉内容，即来自冻结补丁嵌入的特征和输入的高频成分。所提出的EVP在相同数量的可调参数下显著优于其他参数高效的调优协议（每个任务额外增加5.7%的可训练参数）。与特定任务的解决方案相比，EVP还在各种低层次结构分割任务中实现了最先进的性能。我们的代码可在以下地址获取：https://github.com/NiFangBaAGe/Explicit-Visual-Prompt。