Enriching Phrases with Coupled Pixel and Object Contexts for Panoptic Narrative Grounding

📄 arXiv: 2311.01091v2 📥 PDF

作者: Tianrui Hui, Zihan Ding, Junshi Huang, Xiaoming Wei, Xiaolin Wei, Jiao Dai, Jizhong Han, Si Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-02 (更新: 2024-03-10)

备注: Accepted by IJCAI 2023. Since the PNG benchmark adopts a different data partition manner from ours, we update the experimental results on the things/stuff/singulars/plurals subsets based on the PNG's code

💡 一句话要点

提出PPO-TD以解决全景叙事定位中的视觉语言交互问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 全景叙事定位 视觉语言交互 多模态学习 短语-对象对比 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的两阶段和单阶段方法在视觉语言交互中存在噪声、碎片化和语义不一致等问题。
  2. 本文提出的PPO-TD通过结合像素和对象上下文，增强了短语特征的表达能力，提升了语义对齐。
  3. 实验结果显示，所提方法在PNG基准上取得了新的最优性能，显著超越了现有方法。

📝 摘要（中文）

全景叙事定位（PNG）旨在根据叙事标题中的名词短语对图像中的物体和背景进行分割。作为一项多模态任务，PNG的关键在于图像与标题之间的视觉语言交互。现有的两阶段方法依赖于离线生成的掩膜提议，导致上下文信息噪声和碎片化；而单阶段方法仅聚合图像特征的像素上下文，缺乏对象先验，可能导致语义不一致。为实现更全面的视觉语言交互，本文提出通过设计短语-像素-对象变换解码器（PPO-TD）来丰富短语的像素和对象上下文。此外，提出短语-对象对比损失（POCL），以拉近匹配的短语-对象对并推远不匹配的对，从而聚合更精确的对象上下文。大量实验表明，所提方法在PNG基准上取得了显著的领先性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决全景叙事定位任务中，现有方法在视觉语言交互中的不足，尤其是噪声和语义不一致的问题。

核心思路：通过设计短语-像素-对象变换解码器（PPO-TD），结合细粒度的像素信息和粗粒度的对象信息，增强短语特征的表达能力，促进更准确的语义对齐。

技术框架：整体架构包括短语-像素-对象变换解码器（PPO-TD），该模块负责聚合图像的像素上下文和对象上下文，此外还引入短语-对象对比损失（POCL）来优化短语与对象之间的关系。

关键创新：最重要的创新在于同时聚合像素和对象上下文，解决了现有方法中仅依赖单一上下文导致的语义不一致问题。

关键设计：在损失函数设计上，POCL通过拉近匹配的短语-对象对并推远不匹配的对，确保了上下文的精确聚合。网络结构上，PPO-TD模块的设计使得细节和实体线索得以有效整合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在PNG基准上取得了新的最优性能，相较于现有方法，性能提升幅度达到显著的XX%（具体数据待补充），展示了其在处理复杂视觉语言任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究在计算机视觉和自然语言处理交叉领域具有广泛的应用潜力，尤其是在图像理解、自动标注和人机交互等方面。通过提升视觉与语言的结合能力，未来可推动智能助手、自动驾驶等技术的发展。

📄 摘要（原文）

Panoptic narrative grounding (PNG) aims to segment things and stuff objects in an image described by noun phrases of a narrative caption. As a multimodal task, an essential aspect of PNG is the visual-linguistic interaction between image and caption. The previous two-stage method aggregates visual contexts from offline-generated mask proposals to phrase features, which tend to be noisy and fragmentary. The recent one-stage method aggregates only pixel contexts from image features to phrase features, which may incur semantic misalignment due to lacking object priors. To realize more comprehensive visual-linguistic interaction, we propose to enrich phrases with coupled pixel and object contexts by designing a Phrase-Pixel-Object Transformer Decoder (PPO-TD), where both fine-grained part details and coarse-grained entity clues are aggregated to phrase features. In addition, we also propose a PhraseObject Contrastive Loss (POCL) to pull closer the matched phrase-object pairs and push away unmatched ones for aggregating more precise object contexts from more phrase-relevant object tokens. Extensive experiments on the PNG benchmark show our method achieves new state-of-the-art performance with large margins.