最新の視覚表現学習により、大規模なファウンデーションモデルがトレーニングできるようになりました。本研究では、DINOv2バックボーンと軽量ネットワークヘッドを組み合わせて、少数のアノテーション画像だけで訓練されたSPINO方法が提案されています。この手法は、わずか10枚のアノテーション画像で訓練されたにも関わらず、高品質な疑似ラベルを生成し、任意の既存のパノプティックセグメンテーション手法で使用できます。SPINOは完全に教師付きの基準と競争力のある結果を達成し、人間のアノテーションに依存する完全教師付き学習手法と比較して非常に少ないラベルしか使用していません。
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