Buchumschlag

No Time to Train: Empowering Non-Parametric Networks for Few-shot 3D Scene Segmentation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhu, Xiangyang, Zhang, Renrui, He, Bowei, Guo, Ziyu, Liu, Jiaming, Xiao, Han, Fu, Chaoyou, Dong, Hao, Gao, Peng
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

SAM2Point: Segment Any 3D as Videos in Zero-shot and Promptable Manners
von: Guo, Ziyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

M-GLC: Motif-Driven Global-Local Context Graphs for Few-shot Molecular Property Prediction
von: Xu, Xiangyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Symmetrical Joint Learning Support-query Prototypes for Few-shot Segmentation
von: Li, Qun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Few-shot Prompting for Pairwise Ranking: An Effective Non-Parametric Retrieval Model
von: Sinhababu, Nilanjan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parametric Probabilistic Manifold Decomposition for Nonlinear Model Reduction
von: Guo, Jiaming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Recovering Parametric Scenes from Very Few Time-of-Flight Pixels
von: Sifferman, Carter, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Few-shot Online Anomaly Detection and Segmentation
von: Wei, Shenxing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Applying ViT in Generalized Few-shot Semantic Segmentation
von: Geng, Liyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EAFormer: Scene Text Segmentation with Edge-Aware Transformers
von: Yu, Haiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Support-Query Prototype Fusion Network for Few-shot Medical Image Segmentation
von: Wu, Xiaoxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Domain-Specific Pruning of Large Mixture-of-Experts Models with Few-shot Demonstrations
von: Dong, Zican, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Overcoming Support Dilution for Robust Few-shot Semantic Segmentation
von: Tang, Wailing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Domain-Hierarchy Adaptation via Chain of Iterative Reasoning for Few-shot Hierarchical Text Classification
von: Ji, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SPENet: Self-guided Prototype Enhancement Network for Few-shot Medical Image Segmentation
von: Fan, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TSAL: Few-shot Text Segmentation Based on Attribute Learning
von: Li, Chenming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MME-CoT: Benchmarking Chain-of-Thought in Large Multimodal Models for Reasoning Quality, Robustness, and Efficiency
von: Jiang, Dongzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unleashing the Potential of the Diffusion Model in Few-shot Semantic Segmentation
von: Zhu, Muzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Language-Assisted 3D Scene Understanding
von: Wu, Yanmin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Siamese Transformer Networks for Few-shot Image Classification
von: Jiang, Weihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Few-shot Out-of-Distribution Detection
von: Dong, Jiuqing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bridge the Points: Graph-based Few-shot Segment Anything Semantically
von: Zhang, Anqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Prompt-and-Transfer: Dynamic Class-aware Enhancement for Few-shot Segmentation
von: Bi, Hanbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Retrieval-augmented Few-shot Medical Image Segmentation with Foundation Models
von: Zhao, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MMSearch: Benchmarking the Potential of Large Models as Multi-modal Search Engines
von: Jiang, Dongzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Taylor Series-Inspired Local Structure Fitting Network for Few-shot Point Cloud Semantic Segmentation
von: Wang, Changshuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Augmenting Prototype Network with TransMix for Few-shot Hyperspectral Image Classification
von: Liu, Chun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Decoupling Classifier for Boosting Few-shot Object Detection and Instance Segmentation
von: Gao, Bin-Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Q-Tuning: Queue-based Prompt Tuning for Lifelong Few-shot Language Learning
von: Guo, Yanhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Few to Big: Prototype Expansion Network via Diffusion Learner for Point Cloud Few-shot Semantic Segmentation
von: Zhao, Qianguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NTO3D: Neural Target Object 3D Reconstruction with Segment Anything
von: Wei, Xiaobao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Rich Semantic Knowledge Enhanced Large Language Models for Few-shot Chinese Spell Checking
von: Dong, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TAVP: Task-Adaptive Visual Prompt for Cross-domain Few-shot Segmentation
von: Yang, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLM Empowered Prototype Learning for Zero and Few-Shot Tasks on Tabular Data
von: Wang, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Memory-guided Network with Uncertainty-based Feature Augmentation for Few-shot Semantic Segmentation
von: Chen, Xinyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

3D-U-SAM Network For Few-shot Tooth Segmentation in CBCT Images
von: Zhang, Yifu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards Few-shot Self-explaining Graph Neural Networks
von: Peng, Jingyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LAMPO: Large Language Models as Preference Machines for Few-shot Ordinal Classification
von: Qin, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LaST-R1: Reinforcing Robotic Manipulation via Adaptive Physical Latent Reasoning
von: Chen, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalized Few-shot 3D Point Cloud Segmentation with Vision-Language Model
von: An, Zhaochong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CFReID: Continual Few-shot Person Re-Identification
von: Ni, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2025)