Segmentación semántica bajo paradigma one-shot learning utilizando SAM y CP-CVV
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10772Palabras clave:
Percepción y detección, aprendizaje incremental, one-shot learning, segmentación, integración de modelosResumen
La detección y segmentación de objetos en escenas complejas se suele llevar a cabo mediante el entrenamiento de modelos de detección y/o segmentación que requieren el etiquetado manual de cientos de imágenes por categoría. Tanto el proceso de etiquetado como el del entrenamiento pueden llegar a ser costosos tanto computacionalmente como a nivel de esfuerzo humano. Las técnicas de segmentación genérica mediante zero-shot learning abren la posibilidad a segmentar objetos nunca antes vistos. Sin embargo, estas técnicas no son semánticas y no nos permiten identificar el objeto que se está segmentando. Nosotros proponemos el uso de un método integrado de segmentación genérica y CP-CVV para detectar y segmentar objetos a partir de una única muestra. Esta técnica permite crear un abanico de posibilidades donde se busca un aprendizaje rápido e incremental y sólo tenemos acceso a una o a un reducido número de imágenes del objeto que deseamos localizar.
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