AI论文阅读

最新推荐文章于 2025-11-17 04:21:41 发布
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#文献阅读

本文介绍了一种基于像素级预测的图像分割方法，该方法通过引入Positive和Negative通道增强模型表现力，并利用先验知识提高分割精度。此外，还讨论了如何在交叉熵损失函数中加入权重因子以改善不平衡类别问题。

分割：像素级预测

增加先验知识：

增加：Positive 通道和Negative 通道

需要先点四个点(先验知识)

 

可以做未监督的分割：猫爪也可以搞出来

 

 

 

在交叉熵前加权重因子

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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