CVPR2023实例分割

CVPR2023是计算机视觉和模式识别领域的一个重要会议，关于CVPR2023的实例分割方面的研究，有两篇论文值得推荐。第一篇是关于通用图像分割的论文，提出了一个名为FreeSeg的框架，可以实现统一、通用和开放词汇的图像分割。该论文的实验结果表明，FreeSeg在语义分割、实例分割和全景分割任务上取得了新的最先进结果。\[1\]第二篇论文是关于统一领域自适应全景分割的研究，提出了一个名为UniDAformer的框架，通过层次化掩码校准实现统一领域自适应全景分割。\[2\]此外，还有一篇关于实时全景分割的论文，提出了一种名为YOSO的框架，通过动态卷积和特征金字塔聚合器实现实时全景分割。\[3\]这些论文都在实例分割领域做出了重要的贡献，值得关注和研究。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CVPR 2023 最全论文整理：图像/全景/语义/实例分割等【附PDF+代码】](https://blog.csdn.net/weixin_47196664/article/details/131238407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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