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《Dual Branch Multi-Level Semantic Learning for Few-Shot Segmentation》。这篇文章提出了一种用于小样本语义分割的双分支多级语义学习方法，旨在提升模型对新类的分割能力。该方法包含类特定分支和类无关分支：类特定分支通过对比学习增强类间区分性与类内一致性，类无关分支通过构建前景与背景原型提升特征泛化能力。两个分支均结合像素级和原型级语义信息学习，以获取更具判别力的特征表示，从而提升模型对新类别的分割性能。