referring expression segmentation | BriefGPT

关键词referring expression segmentation

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ECCVSafaRi: 自适应序列变换器用于弱监督指称表达式分割
我们提出了一种弱监督引导架构用于指代表达分割，并引入了交叉模态融合、掩码有效性过滤等算法创新，通过只使用少量标注数据，在图像中实现目标物体的空间定位，实验结果表明我们的模型 SafaRi 在少量标注数据下表现优秀，具有强大的泛化能力。
PDF4 days ago
将自适应绑定原型用于广义指代表达式分割
基于自然语言表达的参考表达分割 (RES) 引起了越来越多的关注，本文提出了一种新的具有自适应绑定原型的模型 (MABP)，通过将查询自适应绑定到相应区域的物体特征上，显著扩展了解码器的灵活性，分散了全局压力，减轻了编码器的需求。实验结果表
PDFa month ago
RESMatch: 半监督方式下的指代表达式分割
该研究介绍了 RESMatch，这是一种用于参考表达分割的半监督学习方法，旨在减少对详尽数据标注的依赖，通过修订强扰动、文本增强和强弱监督质量调整等三种创新，RESMatch 在多个数据集上显著优于基线方法，并树立了新的最优效果，为以后的半
PDF5 months ago
揭示超越物体的部分：迈向更精细的指代表达分割
提出了一种多层次指代表达式分割任务 (MRES)，构建了一个评估基准 RefCOCOm 和一个规模为 32.2M 的高质量数据集 MRES-32M，设计了 UniRES 模型完成统一的对象级和部分级视觉对齐任务，通过在 RefCOCOm、R
PDF7 months ago
走向全方位监督引用表达分割
基于语义表达分割（RES）的任务，提出一种新的学习任务，称为全监督引用表达分割（Omni-RES），旨在充分利用未标记、完全标记和弱标记数据进行高效的 RES 训练，并基于最近流行的师生学习方法提出一种有效的基准方法来解决监督信号不直接依赖
PDF8 months ago
CLIPUNetr: 使用 CLIP 推动的指针表达分割辅助非标定视觉伺服控制的人机界面
利用引用表达分割，我们提出了一个新的 CLIP 驱动的引用表达分割网络 CLIPUNetr，通过利用 CLIP 强大的视觉语言表示，从引用表达中分割区域，并利用其 U 形编码器 - 解码器架构生成具有更清晰边界和更精细结构的预测，进一步将
PDF10 months ago
CVPR广义指称表达分割
本文介绍了一个新的基准测试 Generalized Referring Expression Segmentation (GRES)，它允许表达式引用任意数量的目标对象，为此我们构建了第一个大规模数据集 gRefCOCO，并提出一种基于区域
PDFa year ago
提升细化引用表达分割：超越单图像
在更广泛的实际应用场景下，本文提出了一种名为群组式指称表达分割（Group-wise Referring Expression Segmentation，GRES）的更实际、更通用的多模态任务，并引入了一个完整的群组式指称数据集（Group
PDFa year ago
CVPR元组合指代表述分割
本文通过元学习的角度，提出了一种 Meta Compositional Referring Expression Segmentation (MCRES) 框架，以提高模型的组合泛化性能。我们的框架可以有效地驱使模型更好地捕捉单个概念的语义
PDFa year ago