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

已于 2024-03-21 20:10:12 修改
阅读量843 收藏 20
点赞数 9
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 深度学习 计算机视觉 人工智能
于 2024-03-21 20:09:52 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/errorworn/article/details/136909867
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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。

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
errorwarn
关注
跨模态特征对齐实现高级声源定位
声纹感知 洞察芯声
07-19 1536
本文构建了一个新的基准数据集，用于评估交互式声音来源定位；同时提出了一种新的学习方法，在声音来源定位和跨模态检索任务上取得了最先进的性能。
论文：MDETR - Modulated Detection for End-to-End Multi-Modal Understanding用于端到端多模态理解的调制检测
m0_38064230的博客
10-24 854
作者 摘要
一文搞懂多模态学习（多模态融合 + 跨模态对齐）
m0_59164520的博客
03-07 2502
直接建立不同模态之间的对应关系，包括无监督对齐和监督对齐。无监督对齐利用数据自身特性自动发现模态间对应关系，如CCA和自编码器；监督对齐则利用标签信息指导对齐，如多模态嵌入和多任务学习模型。不直接建立对应关系，而是通过模型内部机制隐式地实现跨模态的对齐。这包括注意力对齐和语义对齐。一、注意力对齐通过注意力机制动态地生成不同模态之间的权重向量，实现跨模态信息的加权融合和对齐。
《DeepSeek的多模态融合技术：跨模态特征对齐的底层实现逻辑》
最新发布
2501_91651629的博客
05-29 586
其多模态融合架构突破传统“独立编码+简单拼接”模式，采用层次化特征对齐+动态模态门控+跨模态生成预训练的三层技术链，在图文问答、视频理解等任务中，实现跨模态语义准确率提升22%，较传统融合方案展现出显著优势。• 图文问答（VQA）：在MSCOCO-QA数据集上，DeepSeek多模态模型的准确率达89.3%，较单模态模型提升18.2%，关键在于跨模态特征对齐使模型能准确关联图像细节与问题语义（如“猫的颜色”对应图像中猫的毛色区域）。例如，掩码图像中的猫后，模型需通过文本描述“补全”该区域语义。
Cross-Modal Alignment
RookieFCB的专栏
04-10 827
Cross-Modal Alignment 论文阅读 原文：Zhu Y , Xu Y , Ni B , et al. Enhancing pulmonary nodule detection via cross-modal alignment[C]// Visual Communications & Image Processing. IEEE, 2018. 简介 问题 在肺结节检测...
跨模态对齐 20220728
Yonggie的博客
07-28 3638
全部是有监督模型尽管casestudy上，能够实现sentenceword↔↔imgobj级别的align，但是并没有一个model是以此为目的，且给出衡量指标的模型，全部的模型都是检索任务。不过retrieval的提升可以理解为query中的obj与samples的obj对得更齐了使得整体的结果上升了。txt端的encoder大部分都是bert，img这边有FasterRCNN和ViT，这些模型retrieval结果的提高，很大程度上是encoder升级换代。httpshttps。...
一文彻底搞懂多模态 - 多模态学习
m0_59164520的博客
09-25 9980
跨模态对齐直接建立不同模态之间的对应关系，包括无监督对齐和监督对齐。注意力对齐。
ICML 2024 | MoNA：跨模态迁移的学习模态知识对齐
m0_59164304的博客
10-09 2936
跨模态迁移旨在利用大型预训练模型来完成可能不属于预训练数据模态的任务。现有的研究在将经典微调扩展到跨模态场景方面取得了一定的成功，但仍然缺乏对模态差距对转移的影响的理解。在这项工作中，进行了一系列关于转移过程中源表示质量的实验，揭示了更大的模态差距与较少知识重用之间的联系，这意味着转移效果不佳。然后，使用条件分布 将这种差距形式化为不同模态之间的知识不对齐。针对这个问题，论文提出了“模态知识对齐”（MoNA）方法，这是一种元学习方法，旨在学习目标数据变换，以减少转移前的模态知识差异。
SOC: Semantic-Assisted Object Cluster forReferring Video Object Segmentation
qq_61370870的博客
12-09 916
机器能够理解和处理图像和文本之间的关联,方法有对比学习、自回归、注意力机制等静态图像中定位由文本描述引用的相应对象。对于文本描述的对象需要在动态视频中进行分割。二、简介这篇论文研究了指代视频对象分割（RVOS）任务，通过增强视频级别的视觉-语言对齐来提升性能。现有的方法将RVOS任务建模为序列预测问题，并对每一帧分别进行多模态交互和分割，但缺乏全局视角导致难以有效利用帧间关系和理解对象的时序变化描述。
AAAI—24—Main—paper（关于Multi—Modal的全部文章摘要）
Conger_2002的博客
10-12 867
我们生活在一个由多种模态（Multimodal）信息构成的世界，包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等，当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态学习多模态机器学习旨在处理学习（视觉，听觉，语言等）不同模态融合交织的信息。
通过特征模态之间的线性映射进行多模态图像对齐
03-08
我们提出了一种新颖的基于地标匹配的多模态图像对齐方法，该方法是通过解决不同特征模态之间的线性映射而唯一实现的。 该线性映射导致对从不同模态捕获的图像的相似性进行新的测量。 此外，我们的方法通过最小化凸二次函数来同时解决此线性映射和界标对应关系。 我们的方法可以估计不同模态与非线性非刚性空间变换之间的复杂图像关系，即使在存在重噪声的情况下也是如此，如使用各种图像模态进行的实验所示。
Mask-grounded Network (MagNet)
whaosoft143ai的博客
04-26 660
在作者的实现中，CAM 被加到图像和语言编码器的每个阶段末尾。针对这些问题，清华大学和博世中央研究院的研究人员提出了一种新的方法，名为 MagNet，通过引入辅助任务 Mask Grounding、跨模态对齐模块和跨模态对齐损失函数，全面提升了语言和图像之间的对齐效果。除此之外，他们还提出了一个新颖的跨模态对齐模块（Cross-modal Alignment Module）和一个新颖的跨模态对齐损失函数 (Cross-modal Alignment Loss)，来进一步全面缩小语言和图像之间的模态差距。
论文浅尝 | 对比式零样本学习中的跨模态语义对齐
开放知识图谱
10-04 950
笔记整理：陈卓，浙江大学博士，研究方向为知识图谱多模态学习链接：https://arxiv.org/abs/2207.01328引言该论文设计了一种新的零样本学习范式，通过迁移语言模型中的先验语义知识，与视觉模型的特征感知能力进行对齐，以增强后者对于未见过图像的识别能力。图1：属性级对比学习零样本学习（Zero-shot learning, ZSL）旨在预测在训练期间从未出现过样本的未知类别。对于...
论文笔记--跨模态间的人脸与人名对齐方法研究-2012
lingpy的博客
07-13 819
论文信息： 硕士论文-跨模态间的人脸与人名对齐方法研究-2012-复旦大学-吴伟 文章目录摘要技术框架图人名重要性评估人名检测句法分析获得人名重要性&语义细化人脸检测&人脸特征表示人脸内聚度度量自制网络爬虫数据集实验结果四组评估模式结果（整体数据集）将改进的自适应模拟退火遗传算法（ＩＳＳＡＧＡ）与标准遗传算法（ＧＡ）对比实验结果结论--page-53参考文献图像(跨媒体)检索人...
无监督＜视觉-语言＞模型中的跨模态对齐
千天夜的博客
01-20 1109
跨模态对齐指的是将来自不同模态的数据（如图像和文本）映射到一个共享的表示空间，使得同一实体在不同模态下具有相似的语义表示。例如，当给定一张图片和一段描述这张图片的文字时，我们希望模型能够将图像和文本映射到一个相似的向量空间，使得图像和文本之间的语义关系能够被正确地捕捉。在无监督学习环境下，这一任务面临着很多挑战。我们没有像传统的监督学习那样，有丰富的人工标注数据来指导模型学习，因此，需要模型自己从未标注的数据中发现图像和文本之间的潜在关系。
跨模态对齐与跨领域学习
hong161688的博客
11-05 929
跨模态对齐指的是在不同模态之间建立一致性的表示。例如，图片和文本描述之间的对齐需要模型理解图片内容并生成相应的语言描述。这种对齐通常涉及多模态嵌入（Multimodal Embedding）方法，目的是将不同模态的数据映射到一个共享的嵌入空间。跨模态对齐的目标是使得来自不同模态的表示可以通过某种度量来直接比较。跨领域学习指的是将模型在一个领域中的知识迁移到一个不同但相关的领域。这种技术尤其适合处理数据稀缺的问题，例如在某些领域中没有足够的标注数据来训练深度学习模型。迁移学习是跨领域学习的核心手段之一。
【DecAlign】用于解耦多模态表征学习的分层跨模态对齐
weixin_45962681的博客
05-02 998
（问题引入1~2句）多模态表征学习的目标是在多种模态中获取共享的和互补的语义信息。然而，不同模式的内在异质性对实现有效的跨模式协作和整合提出了重大挑战.（方法提出3~4句）为了解决这一问题，我们引入了DecAlign，一个新颖的层次化跨模态比对框架，旨在将多模态表示解耦为模态唯一（异构）和模态共有（同构）特征。为了处理异质性，我们采用了一种原型引导的最佳交通路线策略，该策略利用高斯混合模型和多边际交通计划，从而在保持交通方式独特性的同时减轻了分布差异。
【算法详解】可以用于跨技术、跨模态的异质切片对齐的方法SLAT
weixin_60734652的博客
11-14 1140
目前大多数空间组学数据对齐方法，都是针对同质切片进行对齐，比如对同时期测量的同器官、同组学的多个相邻切片进行对齐，重建组织的3D结构。无法用于对齐异质切片，因为异质切片，通常会具有明显的非刚性形变、不同的空间分辨率以及复杂的批次效应。 这篇文章提出一种可以用于异质切片对齐的方法SLAT（Spatially-Linked Alignment Tool），当然，这种方法也可以进行同质切片对齐。 值得一提的是，这是首个发表的异质切片对齐方法。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值