CVPR2023 语义分割论文合集

国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是计算机科学领域中的顶级会议之一，也是图像处理、机器学习、人工智能等多个领域的交叉学科会议。

每年的CVPR会议都会有大量的论文投稿和学术交流活动，其中涵盖了包括图像处理、计算机视觉、模式识别、机器学习、深度学习、人工智能等多个研究方向，是该领域最具有影响力和代表性的学术会议之一。

AMiner通过AI技术，对 CVPR2023 收录的会议论文进行了分类整理，今日分享的是语义分割主题论文，共72篇，我们在这里展示十篇最受欢迎的论文，欢迎下载收藏！

1.Open-Vocabulary Semantic Segmentation with Mask-adapted CLIP 论文详情页
作者：Feng Liang,Bichen Wu,Xiaoliang Dai,Kunpeng Li,Yinan Zhao,Hang Zhang,Peizhao Zhang,Peter Vajda,Diana Marculescu
链接：https://www.aminer.cn/pub/6344dede90e50fcafd24d0b0/
AI综述（大模型驱动）：开放语义分割的目标是将图像划分为语义区域。最近的两种阶段方法首先生成类安全假设,然后利用先前训练的视觉语言模型(例如CLIP)将分割区域划分为区分性区域。我们定义了这种 paradigm的性能瓶颈,即CLIP模型并不在隐藏的图像上表现得很好。为了解决这个问题,我们提出了一种改进的CLIP训练方法,该方法利用了先前培训的CLIP特征。实验结果表明,与以前最好的CLIP系统相比,最佳CLIP系统的F-度量提高了8.8%。

2.LaserMix for Semi-Supervised LiDAR Semantic Segmentation