类无关定位

面向少样本语义分割的贝叶斯分解与语义补全

Bayesian Decomposition and Semantic Completion for Few-shot Semantic Segmentation

将少样本分割分解为先验、似然和类一致性三项，并用轻量类无关定位模型并行评估 SAM 生成的碎片区域，把分割转化为二分类；这种贝叶斯分解思路和语义补全模块可复用于其他基于 SAM 的开放词表分割任务。