論文の概要: CRIS: CLIP-Driven Referring Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15174v1
• Date: Tue, 30 Nov 2021 07:29:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-01 15:07:02.456143
• Title: CRIS: CLIP-Driven Referring Image Segmentation
• Title（参考訳）: cris: クリップ駆動参照画像セグメンテーション
• Authors: Zhaoqing Wang, Yu Lu, Qiang Li, Xunqiang Tao, Yandong Guo, Mingming Gong, Tongliang Liu
• Abstract要約: エンドツーエンドのCLIP駆動参照画像フレームワーク(CRIS)を提案する。 CRISは、テキストとピクセルのアライメントを達成するために、視覚言語によるデコーディングとコントラスト学習に頼っている。 提案するフレームワークは, 後処理を伴わずに, 最先端の性能を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.56466057776086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Referring image segmentation aims to segment a referent via a natural linguistic expression.Due to the distinct data properties between text and image, it is challenging for a network to well align text and pixel-level features. Existing approaches use pretrained models to facilitate learning, yet separately transfer the language/vision knowledge from pretrained models, ignoring the multi-modal corresponding information. Inspired by the recent advance in Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP), in this paper, we propose an end-to-end CLIP-Driven Referring Image Segmentation framework (CRIS). To transfer the multi-modal knowledge effectively, CRIS resorts to vision-language decoding and contrastive learning for achieving the text-to-pixel alignment. More specifically, we design a vision-language decoder to propagate fine-grained semantic information from textual representations to each pixel-level activation, which promotes consistency between the two modalities. In addition, we present text-to-pixel contrastive learning to explicitly enforce the text feature similar to the related pixel-level features and dissimilar to the irrelevances. The experimental results on three benchmark datasets demonstrate that our proposed framework significantly outperforms the state-of-the-art performance without any post-processing. The code will be released.
• Abstract（参考訳）: 画像のセグメンテーションは,テキストと画像の異なるデータ特性により,テキストとピクセルレベルの特徴を適切に整合させることが困難である。 既存のアプローチでは、学習を容易にするために事前訓練されたモデルを使用しているが、事前訓練されたモデルから言語/ビジョンの知識を別々に転送し、マルチモーダル対応情報を無視している。 本稿では,近年のコントラスト型言語イメージプリトレーニング(clip)の進展に触発されて,クリップ駆動参照画像セグメンテーションフレームワーク(cris)を提案する。 マルチモーダル知識を効果的に伝達するために、crisはテキストからピクセルへのアライメントを達成するために視覚言語デコードとコントラスト学習に頼る。 具体的には、テキスト表現から各ピクセルレベルのアクティベーションに微細な意味情報を伝達する視覚言語デコーダを設計し、この2つのモード間の整合性を促進する。 さらに,テキストから画素へのコントラスト学習を行い,関連する画素レベルの特徴と類似したテキスト特徴を明示的に強制する。 3つのベンチマークデータセットの実験結果から,提案するフレームワークは,ポストプロセッシングを伴わずに,最先端のパフォーマンスを大幅に向上することが示された。 コードはリリースされます。

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