RESMatch: 半监督方式下的指代表达式分割
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。该研究介绍了 RESMatch,这是一种用于参考表达分割的半监督学习方法,旨在减少对详尽数据标注的依赖,通过修订强扰动、文本增强和强弱监督质量调整等三种创新,RESMatch 在多个数据集上显著优于基线方法,并树立了新的最优效果,为以后的半监督学习参考表达分割研究奠定了基础。
本文介绍了一个新的基准测试 Generalized Referring Expression Segmentation (GRES),它允许表达式引用任意数量的目标对象。通过构建大规模数据集 gRefCOCO,并提出基于区域的 GRES 基线 ReLA,成功划分具有子实例线索的区域,并建模区域 - 区域和区域 - 语言之间的依赖关系。实验结果表明,GRES的一个重要挑战是复杂的关系建模,而基于区域的方法ReLA在新提出的GRES和经典的RES任务上取得了最新的性能水平。