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FeatUp 是一个与任务和模型无关的框架,用于恢复深层特征中丢失的空间信息,能够将任何模型特征的空间分辨率提高16-32倍,而无需改变其语义。
FeatUp的特点:
1. 能够将特征的空间分辨率提高16-32倍
2. 与任务和模型无关的框架
3. 使用多视图一致性损失
4. 保留原始语义并可交换到现有应用程序中
5. 显著优于其他特征上采样和图像超分辨率方法
FeatUp的功能:
1. 用于类激活图生成
2. 用于分割和深度预测的迁移学习
3. 用于语义分割的端到端训练
4. 在零样本或少样本情况下解决下游任务
5. 将隐式模型拟合到单个图像以重建特征
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