弱監督少樣本語意分割

深度分析

TLG 架構提升弱監督少樣本分割：13.2% 與 9.7% mIoU 增益

本研究聚焦弱監督少樣本語意分割，提出同源異質網路TLG，利用異質視覺聚合、轉移與CLIP文本模組，從雙視角提升語意豐富度。實驗顯示在Pascal‑5i提升13.2%，COCO‑20i提升9.7%，且參數僅為同類最先進模型的1/24，展示新方向與未來應用。