Vision-Aware Text Features in Referring Image Segmentation: From Object Understanding to Context Understanding
作者: Hai Nguyen-Truong, E-Ro Nguyen, Tuan-Anh Vu, Minh-Triet Tran, Binh-Son Hua, Sai-Kit Yeung
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-04-12 (更新: 2024-11-04)
备注: This paper is accepted in WACV 2025
💡 一句话要点
提出视觉感知文本特征以提升图像分割任务的理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 引用图像分割 视觉感知 文本特征 多模态解码 上下文理解 深度学习 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有的引用图像分割方法主要依赖视觉特征，未能充分利用文本特征，导致模型对语言表达的理解能力不足。
- 本文提出了一种新框架，强调对象和上下文的理解，通过视觉感知文本特征来提升模型的表现。
- 在三个基准数据集上进行实验，结果显示该方法在性能上有显著提升，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
引用图像分割是一项复杂的任务，涉及根据自然语言描述生成逐像素的分割掩码。现有方法主要依赖视觉特征生成分割掩码，而对文本特征的利用不足，限制了模型对表达的全面理解。本文提出了一种新颖的框架，强调对象和上下文理解，灵感来源于人类的认知过程，采用视觉感知文本特征。我们引入了CLIP Prior模块以定位主要对象，并将对象热图嵌入查询初始化过程中。同时，结合上下文多模态解码器和意义一致性约束，进一步增强语言线索与图像上下文理解的一致性。我们的方案在RefCOCO、RefCOCO+和G-Ref三个基准数据集上取得了显著的性能提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决引用图像分割任务中对文本特征的低效利用问题。现有方法主要依赖视觉信息，未能充分理解语言描述的复杂性。
核心思路：提出一种新颖的框架，强调对象和上下文的理解，利用视觉感知文本特征来提升模型的整体表现。通过引入CLIP Prior模块和上下文多模态解码器，增强模型对语言线索的理解能力。
技术框架：整体架构包括CLIP Prior模块用于对象定位，结合上下文多模态解码器和意义一致性约束，形成一个完整的解码流程。该框架通过将视觉和文本信息有效结合，提升了分割精度。
关键创新：最重要的创新在于引入了视觉感知文本特征，强调了上下文理解的重要性。这与传统方法的单一视觉特征依赖形成了鲜明对比。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以确保语言线索与图像上下文的一致性，同时在网络结构中引入了多模态解码器以处理不同模态的信息。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提方法在RefCOCO、RefCOCO+和G-Ref数据集上均取得了显著的性能提升，具体提升幅度达到XX%，相较于基线方法表现出更强的分割能力和一致性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能图像检索、自动驾驶中的物体识别以及人机交互等场景。通过提升模型对语言描述的理解能力，可以在多模态学习和计算机视觉领域带来更高的实际价值，推动相关技术的发展。
📄 摘要（原文）
Referring image segmentation is a challenging task that involves generating pixel-wise segmentation masks based on natural language descriptions. The complexity of this task increases with the intricacy of the sentences provided. Existing methods have relied mostly on visual features to generate the segmentation masks while treating text features as supporting components. However, this under-utilization of text understanding limits the model's capability to fully comprehend the given expressions. In this work, we propose a novel framework that specifically emphasizes object and context comprehension inspired by human cognitive processes through Vision-Aware Text Features. Firstly, we introduce a CLIP Prior module to localize the main object of interest and embed the object heatmap into the query initialization process. Secondly, we propose a combination of two components: Contextual Multimodal Decoder and Meaning Consistency Constraint, to further enhance the coherent and consistent interpretation of language cues with the contextual understanding obtained from the image. Our method achieves significant performance improvements on three benchmark datasets RefCOCO, RefCOCO+ and G-Ref. Project page: \url{https://vatex.hkustvgd.com/}.