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APENet: Task-aware adaptation prototype evolution network for few-shot semantic segmentation
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.eswa.2025.130906.png)
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摘要
En 中文
• 我们提出了一种新颖的FSS方法，称为APENet，它利用查询图像中未见对象的特征来指导原型进化。
• 我们开发了一个支持特征重组模块（SFRM），以促进支持分支和查询分支中前景和背景特征的重组。
• 我们提出了一个查询特征解耦模块（QFDM），将整个查询特征解耦为前景和背景特征。
• 我们引入了一种跨分支特征对齐（IFA）策略，以鼓励支持分支和查询分支之间的信息交互与对齐。
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
机构
引用论文
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