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Contextrast++ 通过新颖的对比学习改进语义分割

研究人员推出 Contextrast++，这是一种新颖的对比学习方法，旨在增强语义分割。该方法解决了捕捉局部和全局上下文的挑战，并缓解了类别分布不平衡带来的问题。Contextrast++ 结合了上下文对比学习 (CCL) 和自适应融合模块、像素到锚点 (PA) 损失、锚点到锚点 (AA) 损失以及边界感知负采样 (BANE) 等组件。实验表明，Contextrast++ 在不增加推理计算开销的情况下显著提高了语义分割性能。