論文の概要: Improving Visual Grounding with Visual-Linguistic Verification and Iterative Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00272v1
• Date: Sat, 30 Apr 2022 13:48:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-03 15:20:33.154766
• Title: Improving Visual Grounding with Visual-Linguistic Verification and Iterative Reasoning
• Title（参考訳）: 視覚言語検証と反復推論による視覚接地の改善
• Authors: Li Yang, Yan Xu, Chunfeng Yuan, Wei Liu, Bing Li, Weiming Hu
• Abstract要約: 正確な視覚的接地のためのトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。 テキスト記述に関連する領域に視覚的特徴を集中させる視覚言語検証モジュールを開発した。 言語誘導型特徴エンコーダは、対象オブジェクトの視覚的コンテキストを集約して、オブジェクトの特異性を改善するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.29650807349636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual grounding is a task to locate the target indicated by a natural language expression. Existing methods extend the generic object detection framework to this problem. They base the visual grounding on the features from pre-generated proposals or anchors, and fuse these features with the text embeddings to locate the target mentioned by the text. However, modeling the visual features from these predefined locations may fail to fully exploit the visual context and attribute information in the text query, which limits their performance. In this paper, we propose a transformer-based framework for accurate visual grounding by establishing text-conditioned discriminative features and performing multi-stage cross-modal reasoning. Specifically, we develop a visual-linguistic verification module to focus the visual features on regions relevant to the textual descriptions while suppressing the unrelated areas. A language-guided feature encoder is also devised to aggregate the visual contexts of the target object to improve the object's distinctiveness. To retrieve the target from the encoded visual features, we further propose a multi-stage cross-modal decoder to iteratively speculate on the correlations between the image and text for accurate target localization. Extensive experiments on five widely used datasets validate the efficacy of our proposed components and demonstrate state-of-the-art performance. Our code is public at https://github.com/yangli18/VLTVG.
• Abstract（参考訳）: ビジュアルグラウンドティングは、自然言語表現によって示されるターゲットを特定するタスクである。 既存のメソッドはジェネリックオブジェクト検出フレームワークをこの問題に拡張している。 それらは、事前に生成された提案やアンカーの機能をベースにして、これらの機能とテキスト埋め込みを融合して、テキストで言及されたターゲットを見つける。 しかし、事前に定義された場所から視覚的特徴をモデル化することは、テキストクエリの視覚的コンテキストと属性情報を十分に活用することができず、パフォーマンスが制限される。 本稿では,テキストコンディショニングによる判別機能を確立し,多段クロスモーダル推論を行うことにより,高精度な視覚グラウンディングを実現するトランスフォーマティブフレームワークを提案する。 具体的には,非関連領域を抑圧しながら,テキスト記述に関連する領域に視覚特徴を集中させる視覚言語的検証モジュールを開発した。 言語誘導機能エンコーダは、対象オブジェクトの視覚的コンテキストを集約して、オブジェクトの特異性を改善するように設計されている。 符号化された視覚特徴からターゲットを抽出するために,画像とテキストの相関関係を反復的に推測する多段クロスモーダルデコーダを提案する。 広く使用されている5つのデータセットに関する広範な実験により、提案するコンポーネントの有効性が検証され、最先端のパフォーマンスが実証された。 私たちのコードはhttps://github.com/yangli18/vltvgで公開しています。

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