Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Few-Shot Semantic Segmentation

Meta-Learning › Few-Shot Learning › Few-Shot Semantic Segmentation 480 평가 기록 17 datasets

Few-shot semantic segmentation (FSS) learns to segment target objects in query image given few pixel-wise annotated support image.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
SegGPT (ViT)
Mean IoU: 83.2
논문 코드
SegGPT (ViT)
Mean IoU: 89.8
논문 코드
PGMA-Net (ResNet-101)
Mean IoU: 59.4FB-IoU: 78.5
논문 -
SegGPT (ViT)
Mean IoU: 67.9
논문 코드
DACM (ResNet-101)
Mean IoU: 90.8
논문 코드
DACM (ResNet-101)
Mean IoU: 91.7
논문 코드
MSDNet (ResNet-101)
Mean IoU: 73.9
논문 코드
FPTrans (DeiT-B/16)
Mean IoU: 79.3
논문 코드
VisualPromptGFSS
Mean Base and Novel: 36.05
논문 코드
Label Anything (Vit-B/16-SAM)
mIoU: 34.6
논문 코드
VisualPromptGFSS
Mean Base and Novel: 66.27
논문 코드
VisualPromptGFSS
Mean Base and Novel: 42.48
논문 코드

데이터셋

17개

논문

라이브러리

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