探索视觉新维度：显式视觉提示（Explicit Visual Prompting）开启低级结构分割新篇章

探索视觉新维度：显式视觉提示（Explicit Visual Prompting）开启低级结构分割新篇章

Explicit-Visual-Prompt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/Explicit-Visual-Prompt

在计算机视觉领域，对图像中的低级结构进行精准分割是一项基础且挑战性的任务，涵盖了诸如操纵部分检测、失焦像素识别、阴影区域分离以及隐蔽物体探测等多个方面。近年来，一项名为“显式视觉提示”（Explicit Visual Prompting, EVP）的创新方法应运而生，它由澳门大学和腾讯AI实验室的研究团队提出，旨在提供一种统一且高效的解决方案。

项目简介

EVP 是一种从自然语言处理领域的预训练和提示调优协议中汲取灵感的视觉模型。不同于以往的隐性数据集级别的视觉提示，EVP的关键在于通过每个单独图像的显式视觉内容来指导可调参数的聚焦，即利用冻结的patch嵌入特征和输入的高频组件。通过这种方式，EVP不仅在参数效率方面表现出色，在与特定任务解决方案的比较中也达到了最先进的性能，覆盖了多个低级结构分割任务。

技术分析

EVP的核心是将预训练的冷冻变换器背景区分为两个部分：嵌入调制和高频成分调制。这种设计允许模型在不增加大量额外可训练参数的情况下，有效地提取和利用图像信息。通过Adaptor模块，EVP能够生成针对每张图片定制的提示，从而引导模型进行更精确的分割预测。

应用场景

EVP的应用广泛，包括但不限于：

• 伪装对象检测：在监控安全或医学成像中，能有效区分真实环境和伪装的元素。
• 伪造检测：帮助媒体验证和网络安全，防止假新闻的传播。
• 失焦模糊检测：在摄影和视频处理中优化焦点，提升视觉体验。
• 阴影检测：改善图像质量，减少光照影响的误导。

项目特点

• 统一框架：EVP提供了一个通用平台，可以处理多种低级结构分割任务，无需为每个任务开发专门的模型。
• 参数效率：仅使用5.7%的额外可训练参数就能显著提高性能。
• 显式提示：通过图像内的具体特征产生提示，而非依赖整体数据集的隐含表示。
• 高性能：在所有评估的任务上，EVP均展现出领先于其他方案的分割效果。

开源资源与启动指南

该项目提供了详细的文档和代码，以帮助开发者和研究人员快速上手。通过安装Python 3.6和PyTorch 1.8.1，并运行requirements.txt文件中的依赖项，即可搭建环境。此外，项目还提供了训练、测试和演示脚本，方便用户体验EVP的强大功能。

想要了解更多关于EVP的信息，欢迎访问项目页面，并查看相关论文《显式视觉提示用于低级结构分割》。

如果你的项目受益于EVP，请引用以下文献：

@inproceedings{liu2023explicit,
  title={Explicit visual prompting for low-level structure segmentations},
  author={Liu, Weihuang and Shen, Xi and Pun, Chi-Man and Cun, Xiaodong},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  pages={19434--19445},
  year={2023}
}

探索EVP，让我们共同推动计算机视觉的边界，迈向更加精细和智能的未来。

Explicit-Visual-Prompt 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ex/Explicit-Visual-Prompt