分类 - 对比学习
Contextrast
发表于CVPR2024，该论文面向语义分割任务中不准确的分割边界，提出了Contextrast，即设计了一个基于INfoNCE损失的新损失函数，以保证在不同尺度下的特征（不同类别的平均特征）的空间关系保持一致，还提出了基于边界引导的负样本挖掘方法，旨在提高负样本的质量。（代码未公布）
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发表于CVPR2024，该论文面向语义分割任务中不准确的分割边界，提出了Contextrast，即设计了一个基于INfoNCE损失的新损失函数，以保证在不同尺度下的特征（不同类别的平均特征）的空间关系保持一致，还提出了基于边界引导的负样本挖掘方法，旨在提高负样本的质量。（代码未公布）
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