論文の概要: ReMamber: Referring Image Segmentation with Mamba Twister

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17839v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 16:27:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 14:37:40.640148
• Title: ReMamber: Referring Image Segmentation with Mamba Twister
• Title（参考訳）: ReMamber:Mamba Twisterでイメージセグメンテーションを参照
• Authors: Yuhuan Yang, Chaofan Ma, Jiangchao Yao, Zhun Zhong, Ya Zhang, Yanfeng Wang,
• Abstract要約: ReMamberは、マルチモーダルなMamba TwisterブロックとMambaのパワーを統合する新しいRISアーキテクチャである。 Mamba Twisterは画像とテキストのインタラクションを明示的にモデル化し、独自のチャネルと空間的ツイスト機構を通じてテキストと視覚的特徴を融合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.291487576255435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Referring Image Segmentation (RIS) leveraging transformers has achieved great success on the interpretation of complex visual-language tasks. However, the quadratic computation cost makes it resource-consuming in capturing long-range visual-language dependencies. Fortunately, Mamba addresses this with efficient linear complexity in processing. However, directly applying Mamba to multi-modal interactions presents challenges, primarily due to inadequate channel interactions for the effective fusion of multi-modal data. In this paper, we propose ReMamber, a novel RIS architecture that integrates the power of Mamba with a multi-modal Mamba Twister block. The Mamba Twister explicitly models image-text interaction, and fuses textual and visual features through its unique channel and spatial twisting mechanism. We achieve the state-of-the-art on three challenging benchmarks. Moreover, we conduct thorough analyses of ReMamber and discuss other fusion designs using Mamba. These provide valuable perspectives for future research.
• Abstract（参考訳）: 変換器を利用した画像分割(RIS)の参照は、複雑な視覚言語タスクの解釈において大きな成功を収めた。 しかし、二次計算コストは、長期の視覚言語依存を捉えるのにリソースを消費する。 幸いなことに、Mambaは処理の効率的な線形複雑性によってこの問題に対処している。 しかし、マンバを直接マルチモーダル相互作用に適用することは、主にマルチモーダルデータの効果的な融合のためのチャンネル間相互作用が不十分なため、課題を提起する。 本稿では,マルチモーダルなMamba TwisterブロックとMambaのパワーを統合する新しいRISアーキテクチャであるReMamberを提案する。 Mamba Twisterは画像とテキストのインタラクションを明示的にモデル化し、独自のチャネルと空間的ツイスト機構を通じてテキストと視覚的特徴を融合する。 3つの挑戦的なベンチマークで最先端のベンチマークを実現しています。 さらに、ReMamberの徹底的な解析を行い、Mambaを用いた他の融合設計について議論する。 これらは将来の研究に価値ある視点を与えてくれる。

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