CVPR 2025 | 直击跨域少样本分割痛点！华科 LoEC 框架：从损失景观入手，低阶特征优化实...

主要观点总结

本文介绍了在CVPR 2025上发表的关于跨域少样本分割（CDFSS）的论文《The Devil is in Low-Level Features for Cross-Domain Few-Shot Segmentation》。该论文解决了在训练早期性能峰值问题，深入探究了问题根源在于低层特征易受域偏移影响的问题，并提出了两个即插即用模块来解决这一问题。实验验证显示该方法在多个数据集上取得了显著效果。

关键观点总结

关键观点1: 跨域少样本分割（CDFSS）的挑战性

CDFSS旨在将从大规模源域数据集中学习到的像素级分割能力迁移到下游目标域数据集上，且每个类别仅有少量标注图像。

关键观点2: 论文的问题提出与探究

论文指出在目标域，尤其是与源域差异较大的目标域，最佳性能总是在训练的极早期达到，随后急剧下降。通过深入探究，发现问题的根源在于低层特征容易受到域偏移的影响。

关键观点3: 论文的方法与实验验证

基于上述分析，论文提出了一种包含两个即插即用模块的方法，包括训练时的底层特征增强模块（LEM）和测试时的底层特征校准模块（LCM）。实验验证显示该方法在多个数据集上取得了显著效果，与现有最先进的方法相比，有显著的提升。

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