本文提出音频与视觉分割（AVS）问题，并通过构建 AVSBench 基准集进行了研究。通过引入一种新颖的方法 —— 时间上的像素级音视频交互模块，可以指导视觉分割过程，同时设计了正则化损失函数以鼓励音视频映射的训练，比较了几种现有方法，发现该方法有望在音频和像素级视觉语义之间搭建桥梁。

Jul, 2022

本文提出一个新的策略：Visual Post-production (VPO)，旨在构建经济实惠、相对公正的音频 - 视觉语义分割基准数据集，为此引入了像素级音频 - 视觉对比学习方法并验证了该策略的有效性，最终结果表明 VPO 策略构建的数据集能够比 SOTA 模型获得更准确的音频 - 视觉语义分割。

Apr, 2023

通过建立视觉特征与声音的鲁棒相关性，利用双向生成框架实现音频 - 视觉分割的改进性能，在 AVS 基准测试中取得新的最先进表现水平，并发布源代码与预训练模型。

Aug, 2023

本文提出了一种用于定位视觉场景中声音对象的 Audio-Visual Segmentation (AVS) 的方法，其中使用了缩放和无注释的管道来生成 AVS 模型的合成数据，还提出了一种 Audio-Aware Transformer (AuTR) 结构，具有音频感知的查询式变压器解码器，以使模型更准确地进行分割。作者在合成和实际数据集上进行了广泛的实验，并取得了很好的效果。

May, 2023

本文提出了一种基于多模态基础知识的两阶段引导式音频 - 视觉分割框架用于消除分割中的背景噪音或离屏音，通过明确建立音频 - 视觉对应关系和在音频 - 视觉树上追踪校准对象标签的方式，实现了真实音频对象的有效分割。

Aug, 2023

本研究提出了一种音频 - 视觉实例感知分割方法，旨在克服数据集偏差，并通过探索音频 - 视觉语义相关性来实现有效的声音对象分割。

Jul, 2023

本文提出了一种 Audio Unmixing and Semantic Segmentation Network (AUSS)，通过音频解混和遮罩注意力机制，旨在建立音频流与图像像素之间的细粒度对应关系；为了增强模型的鲁棒性，还引入了自监督模块，在 AVSBench 基准测试上实验结果表明，AUSS 在单一源和多源训练集上都可以取得最新的最优效果，成功地缩小了音频和视觉模态之间的差距。

May, 2023

本文介绍了一种名为 WS-AVS 的弱监督音视频分割框架，通过多尺度多实例对比学习实现了多尺度音视频对齐和音视频分割，在单一源和多源情景下有效地进行了弱监督音视频分割。

Nov, 2023

我们提出了一种基于音频查询的 Transformer 架构 (AQFormer)，通过在视觉特征中利用预定义的音频查询聚集对象信息，建立了音频和视觉模态之间的明确的对象级语义对应关系，并提出了一种基于音频的时间交互模块来在多帧之间交换与声音对象相关的信息，实验结果证明我们的方法在两个 AVS 基准测试集上取得了最先进的性能，尤其在 MS3 设置上取得了 7.1% 的 M_J 增益和 7.6% 的 M_F 增益。

Sep, 2023

基于产品量化的方法可以将多源音频语义分解为多个量化的单源音频语义，通过将稳定的全局特征知识提炼到局部特征上来处理音频语义的频繁转变，并在音频视觉分割方面显著提高性能。

Sep, 2023