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CLASP: Adaptive Spectral Clustering for Unsupervised Per-Image Segmentation
We introduce CLASP (Clustering via Adaptive Spectral Processing), a lightweight framework for unsupervised image segmentation that operates without any labeled data or fine-tuning. CLASP first extracts per-patch features using a self-supervised ViT encoder (DINO); then, it builds an affinity matrix and applies spectral clustering. To avoid ...
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