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        CVPR 2024 | 擅長處理復雜場景和語言表達,清華&博世提出全新實例分割網絡架構MagNet

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        CVPR 2024 | 擅長處理復雜場景和語言表達,清華&博世提出全新實例分割網絡架構MagNet

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        原標題:CVPR 2024 | 擅長處理復雜場景和語言表達,清華&博世提出全新實例分割網絡架構MagNet
        關鍵字:圖像,語言,研究院,特征,算法
        文章來源:機器之心
        內容字數:6317字

        內容摘要:


        AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。指代分割 (Referring Image Segmentation,RIS) 是一項極具挑戰性的多模態任務,要求算法能夠同時理解精細的人類語言和視覺圖像信息,并將圖像中句子所指代的物體進行像素級別的分割。RIS 技術的突破有望在人機交互、圖像編輯、自動駕駛等諸多領域帶來性變革。它能夠極大地提升人機協作的效率和體驗。盡管目前最先進的 RIS 算法已經取得了顯著進展,但仍然面臨著模態差異 (modality gap) 的問題,即圖像和文本特征的分布并未完全對齊。這一問題在處理復雜的指代語言表達和罕見語境時尤為突出。圖 1:細粒度語言 – 圖像對齊能力對 RIS 的重要性示意圖。紅色掩碼是目前最先進的 RIS 算法之一 LAVT 的預測結果,而黃色虛線框則是


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        文章來源:機器之心
        作者微信:almosthuman2014
        作者簡介:專業的人工智能媒體和產業服務平臺

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