Краткое содержание

arXiv:2511.12200v1 Тип: новый Аннотация: Кросс-доменная Few-shot Сегментация (CD-FSS) ставит целью сегментировать новые классы из целевых доменов, которые не участвовали в обучении и имеют существенно отличное от исходного домена распределение данных, используя лишь несколько размеченных примеров. В последние годы в решении этой задачи был достигнут значительный прогресс. Однако существующие методы CD-FSS в основном фокусируются на стилевых разрывах между исходным и целевым доменами, игнорируя разрывы в гранулярности сегментации, что приводит к недостаточной семантической различимости для новых классов в целевых доменах. Поэтому мы предлагаем фреймворк Иерархического Семантического Обучения (HSL) для решения этой проблемы. В частности, мы вводим модуль Двойной Стилевой Рандомизации (DSR) и модуль Иерархического Семантического Анализа (HSM) для изучения иерархических семантических признаков, тем самым усиливая способность модели распознавать семантику на различных уровнях гранулярности. DSR моделирует данные целевого домена с разнообразным стилем переднего и заднего плана