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Hyp2Former 使用双曲嵌入进行开放集全景分割

研究人员开发了 Hyp2Former，一个用于开放集全景分割的新颖框架，该框架利用双曲空间中的层次语义相似性。这种方法通过编码类别之间的关系，即使没有对未知对象类型进行显式训练，也能使模型更好地区分未知对象和已知类别。在 MS COCO 和 Cityscapes 等数据集上的实证结果表明，Hyp2Former 在识别未知对象方面优于现有方法，同时保持了对已知类别的鲁棒性。