《Area-keywords cross-modal alignment for referring image segmentation》“区域-关键字”跨模态对齐框架

原创 已于 2024-03-21 20:10:12 修改 · 844 阅读 · 20 ·
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#深度学习 #计算机视觉 #人工智能

于 2024-03-21 20:09:52 首次发布
文章提出一种区域-关键词跨模态对齐框架，结合CLIP的图像和语言编码器，通过跨模态对准和多源驱动动态卷积，解决模态间语义信息不一致，以提升图像分割的准确性。

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作者贡献

1.设计了一种区域-关键词跨模态对齐框架，用于参考图像分割解决了两种模态特征单元之间语义信息不一致的问题。

2.提出了一个跨模态混合模块，在融合早期实现不同模态之间更全面的信息交互。

3.提出了一种多源驱动的动态卷积算法，该算法基于文本特征、视觉特征和跨模态特征将区域关键词跨模态特征反向映射到分割掩码中。

框架介绍

下图显示了拟议AKCA的框架。首先，图像编码器和语言编码器分别提取图像和语言特征。然后用跨模态对准模块对两模态之间的关系进行建模。最后，多源驱动的动态卷积将跨模态特征转换为像素级预测。

多模态编码器

AKCA采用CLIP的图像编码器和语言编码器来提取两种模态的特征。

文本编码器

输入表达式T\in R^L,CLIP编码后得到文本特征F_t \in R^{L\times C},并且可以再CLIP的文本编码器中得到全局语义特征F_s\in R^{1\times C'}。

图像编码器

输入图像I\in R^{H\times W \times 3},将ResNet的第2，3，4阶段的输出特征作为多层视觉特征，分别表示为\left \{ F_{v_i}\in R^{H_i\times W_i\times C_i} \right \}^4_{i=2}。

跨模态混合模块（CBM)

在编码器阶段的早期跨模态融合被证明对RIS是有效的。作者将多层视觉特征与全局文本特征融合。统合方式是通过将全局文本特征与视觉特征相乘。

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写一个在文件夹里的多张图片中选定第一张图片的一个区域作为特征区域使其他相似区域对齐并保存在另一个文件夹的matlab程序代码
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以下是一个基本的Matlab程序，它可以在文件夹中选择第一张图片的特征区域，并将其他相似区域对齐并保存到另一个文件夹中。你需要将代码中的文件夹路径和文件名替换为你自己的文件夹路径和文件名。 ```matlab % 读取文件夹中的所有图像 folder_path = 'path/to/folder'; % 文件夹路径 file_list = dir(fullfile(folder_path, '*.jpg')); % 获取所有jpg文件 % 加载第一张图像 img1 = imread(fullfile(folder_path, file_list(1).name)); % 选择特征区域 figure(1); imshow(img1); title('请选择特征区域'); feature_region = getrect(); % 选择一个矩形框 % 将其他图像对齐并保存到新文件夹 new_folder_path = 'path/to/new/folder'; % 新文件夹路径 for i = 2:length(file_list) % 加载图像 img = imread(fullfile(folder_path, file_list(i).name)); % 对齐图像 [optimizer, metric] = imregconfig('monomodal'); img_aligned = imregister(img, img1, 'affine', optimizer, metric); % 裁剪图像 x = round(feature_region(1)); y = round(feature_region(2)); w = round(feature_region(3)); h = round(feature_region(4)); img_cropped = imcrop(img_aligned, [x y w h]); % 保存图像 [~, name, ext] = fileparts(file_list(i).name); new_file_name = [name '-aligned' ext]; imwrite(img_cropped, fullfile(new_folder_path, new_file_name)); end ``` 这个程序假设所有图像都是jpg格式，并且第一张图像中的特征区域已经选择。如果你需要使用其他图片格式，请相应地更改`dir`函数中的文件类型。如果你需要选择特征区域，请按照程序中的说明进行操作。
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