提出一种在DCT域进行多频池化以提取更全面频率原型、并通过双导引选择和特征泛化来整合广义目标信息的少样本分割模型。
Chunlin, Wen · Hui, Huang · Yan, Ma · 袁非牛 · 朱宏擎
IEEE Transactions on Multimedia 2024
在 DCT 域进行多频池化，同时挖掘全局和局部目标信息，原型能更好刻画目标。
在支持集和查询信息的共同引导下生成查询注意力掩码，选出更有效的原型，弥补现有方法忽略查询图像的问题。
通过多维度特征丰富解码器捕获多维目标信息并处理困难像素，进一步提升最终分割质量。