arXiv · AI· Lei Yuan, Zhongxu Hu, Jingyi Wen, Pengxing Yi·· 1 天前AI 评分22
DAUPNet：跨域少样本语义分割中的领域感知不确定性建模
DAUPNet: Domain-Aware Uncertainty Modeling for Reliable Prototype Discrimination in Cross-Domain Few-Shot Semantic Segmentation
AI 导读
论文提出 DAUPNet 框架，将跨域原型匹配重构为不确定性感知的原型判别，在四个目标域上取得 72.6%（1-shot）和 76.7%（5-shot）的平均 mIoU。 该方法先对齐层级特征以提供稳定证据，再用概率方式表示前景/背景原型，并利用估计的不确定性调节对比优化，在两个医学领域提升显著。 代码已开源，该方案在严重域偏移下为跨域少样本语义分割提供了稳健且可解释的方法。
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