論文の概要: CoReS: Orchestrating the Dance of Reasoning and Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05673v2
• Date: Thu, 18 Apr 2024 03:36:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-19 13:59:47.134216
• Title: CoReS: Orchestrating the Dance of Reasoning and Segmentation
• Title（参考訳）: CoReS: 推論とセグメンテーションの踊りを編成する
• Authors: Xiaoyi Bao, Siyang Sun, Shuailei Ma, Kecheng Zheng, Yuxin Guo, Guosheng Zhao, Yun Zheng, Xingang Wang,
• Abstract要約: セグメンテーションを推論する行為は、人間の視覚探索の認知段階を反映すべきである。 本稿では,Reasoning and Segmenting (CoReS) の連鎖を紹介する。 実験では、ReasonSegデータセットで最先端の手法を7.1%上回るCoReSの優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.767049542947497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The reasoning segmentation task, which demands a nuanced comprehension of intricate queries to accurately pinpoint object regions, is attracting increasing attention. However, Multi-modal Large Language Models (MLLM) often find it difficult to accurately localize the objects described in complex reasoning contexts. We believe that the act of reasoning segmentation should mirror the cognitive stages of human visual search, where each step is a progressive refinement of thought toward the final object. Thus we introduce the Chains of Reasoning and Segmenting (CoReS) and find this top-down visual hierarchy indeed enhances the visual search process. Specifically, we propose a dual-chain structure that generates multi-modal, chain-like outputs to aid the segmentation process. Furthermore, to steer the MLLM's outputs into this intended hierarchy, we incorporate in-context inputs as guidance. Extensive experiments demonstrate the superior performance of our CoReS, which surpasses the state-of-the-art method by 7.1\% on the ReasonSeg dataset. Project: https://chain-of-reasoning-and-segmentation.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 複雑なクエリの微妙な理解を要求される推論セグメンテーションタスクは、オブジェクト領域を正確に特定するものであり、注目を集めている。 しかし、MLLM(Multi-modal Large Language Models)は複雑な推論コンテキストで記述されたオブジェクトを正確にローカライズすることが難しいことが多い。 分割を推論する行為は、人間の視覚探索の認知段階を反映すべきであり、各ステップは最終対象に対する思考の進歩的な洗練である。 そこで我々は,Reasoning and Segmenting (CoReS) の連鎖を導入し,このトップダウンの視覚階層がビジュアル検索プロセスを強化していることを確認した。 具体的には、セグメント化プロセスを支援するために、マルチモーダル、チェーンライクな出力を生成する二重鎖構造を提案する。 さらに、MLLMの出力をこの階層にステアリングするために、インコンテキスト入力をガイダンスとして組み込む。 ReasonSegデータセットでは、最先端の手法を7.1\%以上上回るCoReSの優れた性能を示す。 プロジェクト:https://chain-of-reasoning-and-segmentation.github.io/。

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