稠密特征对齐

为开放词表稠密感知重构 CLIP

Reconstructing CLIP for Open-Vocabulary Dense Perception

对做开放词表稠密感知的人，这篇给出了如何从 CLIP 全局 cls token 的多层 value embedding 构造稠密特征、并用轻量门控模块按 head 异质性重加权以缓解空间聚合带来的语义错位的具体做法，可直接迁移到开放词表检测与分割的稠密-全局对齐流程中。