論文の概要: Fully Aligned Network for Referring Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19569v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 06:13:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 22:28:30.521616
• Title: Fully Aligned Network for Referring Image Segmentation
• Title（参考訳）: 画像分割参照のための完全アライメントネットワーク
• Authors: Yong Liu, Ruihao Xu, Yansong Tang,
• Abstract要約: 本稿では、与えられた言語記述に基づいて画像からオブジェクトをセグメント化するReferring Image Taskに焦点を当てる。 RISの重要な問題は、ターゲットオブジェクトを認識し、セグメント化するために、異なるモダリティ間のきめ細かいアライメントを達成することである。 本稿では,4つのモード間相互作用の原則に従うフルアラインド・ネットワーク(FAN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.40918154209717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on the Referring Image Segmentation (RIS) task, which aims to segment objects from an image based on a given language description. The critical problem of RIS is achieving fine-grained alignment between different modalities to recognize and segment the target object. Recent advances using the attention mechanism for cross-modal interaction have achieved excellent progress. However, current methods tend to lack explicit principles of interaction design as guidelines, leading to inadequate cross-modal comprehension. Additionally, most previous works use a single-modal mask decoder for prediction, losing the advantage of full cross-modal alignment. To address these challenges, we present a Fully Aligned Network (FAN) that follows four cross-modal interaction principles. Under the guidance of reasonable rules, our FAN achieves state-of-the-art performance on the prevalent RIS benchmarks (RefCOCO, RefCOCO+, G-Ref) with a simple architecture.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、与えられた言語記述に基づいて画像からオブジェクトをセグメント化することを目的とした参照イメージセグメンテーション(RIS)タスクに焦点を当てる。 RISの重要な問題は、ターゲットオブジェクトを認識し、セグメント化するために、異なるモダリティ間のきめ細かいアライメントを達成することである。 近年,モーダル間相互作用におけるアテンション機構の進歩は大きな進歩を遂げている。 しかしながら、現在の手法は、ガイドラインとして相互作用設計の明確な原則を欠く傾向にあり、モダル間の理解が不十分になる。 さらに、以前のほとんどの作品では、予測に単一モードマスクデコーダを使用しており、完全なクロスモーダルアライメントの利点を失っている。 これらの課題に対処するために,4つのモード間相互作用の原則に従うフルアラインドネットワーク(FAN)を提案する。 合理的なルールのガイダンスにより、我々のFANは、一般的なRISベンチマーク(RefCOCO、RefCOCO+、G-Ref)の最先端のパフォーマンスをシンプルなアーキテクチャで達成する。

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