論文の概要: CAPE: A CLIP-Aware Pointing Ensemble of Complementary Heatmap Cues for Embodied Reference Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21888v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 15:00:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.549554
• Title: CAPE: A CLIP-Aware Pointing Ensemble of Complementary Heatmap Cues for Embodied Reference Understanding
• Title（参考訳）: CAPE: 身体的参照理解のための補足型ヒートマップキューのCLIP対応ポインティングアンサンブル
• Authors: Fevziye Irem Eyiokur, Dogucan Yaman, Hazım Kemal Ekenel, Alexander Waibel,
• Abstract要約: 身体的参照理解(Embodied Reference Understanding)は、シーンの人物が指し示すジェスチャーと言語の両方を通して参照しているオブジェクトを予測する。 本稿では,2重モデルフレームワークを提案し,一方のモデルが頭指先方向から学習し,他方のモデルが手指先方向から学習する。 CLIP機能に基づいたハイブリッドアンサンブルを行うCLIP-Aware Pointing Ensembleモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.33317649771575
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the problem of Embodied Reference Understanding, which involves predicting the object that a person in the scene is referring to through both pointing gesture and language. Accurately identifying the referent requires multimodal understanding: integrating textual instructions, visual pointing, and scene context. However, existing methods often struggle to effectively leverage visual clues for disambiguation. We also observe that, while the referent is often aligned with the head-to-fingertip line, it occasionally aligns more closely with the wrist-to-fingertip line. Therefore, relying on a single line assumption can be overly simplistic and may lead to suboptimal performance. To address this, we propose a dual-model framework, where one model learns from the head-to-fingertip direction and the other from the wrist-to-fingertip direction. We further introduce a Gaussian ray heatmap representation of these lines and use them as input to provide a strong supervisory signal that encourages the model to better attend to pointing cues. To combine the strengths of both models, we present the CLIP-Aware Pointing Ensemble module, which performs a hybrid ensemble based on CLIP features. Additionally, we propose an object center prediction head as an auxiliary task to further enhance referent localization. We validate our approach through extensive experiments and analysis on the benchmark YouRefIt dataset, achieving an improvement of approximately 4 mAP at the 0.25 IoU threshold.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,シーン内の人物が指さしている対象を,指さすジェスチャーと言語の両方で予測する「身体的参照理解」の問題に対処する。 正確に参照を識別するには、テキストインストラクション、視覚的ポインティング、シーンコンテキストの統合というマルチモーダルな理解が必要である。 しかし、既存の手法はしばしば、曖昧さの視覚的手がかりを効果的に活用するのに苦労する。 また、レファレントは、しばしばヘッド・トゥ・フィンガートリップ線と一致しているが、時には手首・フィンガートリップ線とより密接に一致していることも観察した。 したがって、単行の仮定に依存することは過度に単純化され、最適以下の性能をもたらす可能性がある。 そこで本研究では,片方のモデルが頭指先方向から学習し,もう片方のモデルが手指先方向から学習する2重モデルフレームワークを提案する。 さらに、これらのラインのガウス線熱マップ表現を導入し、それらを入力として使用し、強力な監視信号を提供することにより、モデルがポインティングキューによりよく参加するように促す。 両モデルの長所を組み合わせるために,CLIP機能に基づいたハイブリッドアンサンブルを実行するCLIP-Aware Pointing Ensembleモジュールを提案する。 また,オブジェクト中心予測ヘッドを補助タスクとして提案し,参照ローカライゼーションをさらに強化する。 我々は、ベンチマークYouRefItデータセットの広範な実験と分析を通じてアプローチを検証し、0.25IoU閾値で約4mAPの改善を実現した。

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