Zobrazeno 1 - 10
of 18
pro vyhledávání: '"Shan, Lianlei"'
The goal of incremental Few-shot Semantic Segmentation (iFSS) is to extend pre-trained segmentation models to new classes via few annotated images without access to old training data. During incrementally learning novel classes, the data distribution
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.19568
Semantic segmentation requires pixel-level annotation, which is time-consuming. Active Learning (AL) is a promising method for reducing data annotation costs. Due to the gap between aerial and natural images, the previous AL methods are not ideal, ma
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.18078
Lifelong learning aims to train a model with good performance for new tasks while retaining the capacity of previous tasks. However, some practical scenarios require the system to forget undesirable knowledge due to privacy issues, which is called se
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.18663
Deep learning-based information processing consumes long time and requires huge computing resources, especially for dense prediction tasks which require an output for each pixel, like semantic segmentation and salient object detection. There are main
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.17776
Change detection based on remote sensing images has been a prominent area of interest in the field of remote sensing. Deep networks have demonstrated significant success in detecting changes in bi-temporal remote sensing images and have found applica
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.15128
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.