论文：SegRefiner模型无关解决方案提升对象分割精度
talkingdev • 2024-03-27
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SegRefiner作为一种创新的模型无关解决方案，通过将细化过程视为数据生成过程，显著提升了各种分割任务中的对象掩膜质量。该技术通过离散扩散过程逐像素细化粗糙掩膜，从而提高分割和边界指标的精确度。这一方法的核心优势在于其模型无关性，意味着它可以广泛应用于不同的深度学习模型中，为图像分割领域带来突破性进展。
talkingdev • 2024-03-27
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SegRefiner作为一种创新的模型无关解决方案，通过将细化过程视为数据生成过程，显著提升了各种分割任务中的对象掩膜质量。该技术通过离散扩散过程逐像素细化粗糙掩膜，从而提高分割和边界指标的精确度。这一方法的核心优势在于其模型无关性，意味着它可以广泛应用于不同的深度学习模型中，为图像分割领域带来突破性进展。