本研究提出了一种新的上下文感知弱监督学习方法，它将粗到细的物体细化和实体关系建模结合到一个两阶段深度网络中，以更准确地表述和匹配物体，并通过自我学习回归和关系分析来有效训练必要的分类方法。在 Flickr30K 和 ReferItGame 数据集上的广泛实验表明，本文所提出的弱强化框架比以前的方法具有更好的算法性能，Flickr30K 实体和 ReferItGame 数据集上的 Top-1 准确度分别达到 59.27％和 37.68％。

Mar, 2021

文章提出了一种弱监督方法，该方法以图像 - 句子对为输入，学习以空间注意力掩模的形式定位任意语言短语。我们介绍了一种端到端模型，使用两种精心设计的损失函数学习短语的视觉基础，并在句子中使用引诱的解析树结构来确保注意力掩码的补充性及组合性。

May, 2017

本文研究了文本 grounding 的问题，提出了一种统一的框架来有效地搜索所有可能的 bounding box 提议，通过训练的模型参数作为 word-embedding，实现了空间 - 图像关系的捕捉和解释性，实验表明本方法在 Flickr 30k Entities 和 ReferItGame 数据集上的表现要好于当前最先进的方法。

Mar, 2018

本文提出了一种新型的无监督视觉基础框架，使用概念学习作为代理任务来获得自我监督，以鼓励模型定位和解释语义属性，在多项实验中，该方法在图像本体库、ReferItGame 数据集上分别提升了 5.6% 和 5.8%，在 Flickr30k 数据集上达到了与最先进的表现相媲美的水平。

Mar, 2018

本文介绍了一种通过优化单词 - 区域关注力最大化互信息的方法来学习短语定位，该方法通过利用经过语言模型引导的单词替换来构建有效的负面标题进行训练，进而实现对 CO-Captions 数据集的短语 grounding，使精度提高了 5.7%。

Jun, 2020

本文提出基于 Transformer 模型的弱监督语义图像分割方法 Text Grounded Semantic Segmentation (TSEG)，通过学习从图像级别的文本语句直接生成分割掩模，实现了从提及的表达式中进行图像分割，实验结果表明在 PhraseCut 和 RefCOCO 数据集上 TSEG 表现出了很好的弱监督语义分割效果，并且在 Pascal VOC 数据集的无监督语义分割任务中也具有很强的竞争力。

May, 2022

通过采用注意力机制来重构给定的短语，本论文提出了一种新的接近无监督学习的方法来学习 grounding，该方法不需要太多的地面实时监督，有效提高了在 Flickr 30k 实体数据集上的表现。

Nov, 2015

使用图像字幕对弱监督进行自由文本短语连接的问题展开研究，提出了一种新颖的端到端模型，并使用字幕到图像检索作为 “下游” 任务来指导短语定位的过程。

Mar, 2019

本文提出了一种基于弱监督学习、对比学习和目标检测的短语定位方法，旨在解决训练过程中图像区域和句子短语之间缺失链接的问题，并在消除了测试时的目标检测需求后，取得了在视觉短语定位方面的最新成果。

Jul, 2020

利用弱监督注释学习 3D 视觉定位模型，通过分析对象提案和句子之间的语义相似性，我们构建了一个语义匹配模型，将粗粒度的场景 - 句子对应关系用于学习目标 - 句子链接。同时，我们将粗精度的语义匹配知识融入经典的两阶段 3D 视觉定位模型，以减少推理成本并提高性能。通过在 ScanRefer、Nr3D 和 Sr3D 上进行广泛实验证明了我们提出方法的有效性。

Jul, 2023