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内容提要
该文章介绍了一种基于迭代扫描的指代表达理解模型ScanFormer，通过图像金字塔逐层扫描图像，过滤无关区域，实现任务相关区域的关注。实验结果显示，该模型在多个数据集上取得了接近最先进的性能，并具有实时推理速度。文章还对模型的patch选择和定位精度进行了统计和可视化分析。
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关键要点
- 文章介绍了一种基于迭代扫描的指代表达理解模型ScanFormer。
- ScanFormer通过图像金字塔逐层扫描图像，过滤无关区域，实现任务相关区域的关注。
- 该模型在多个数据集上取得了接近最先进的性能，并具有实时推理速度。
- 模型的patch选择和定位精度进行了统计和可视化分析。
- 指代表达理解（REC）模型由视觉编码器、文本编码器和跨模态交互组成。
- 目前的研究主要集中在跨模态交互模块，缺乏对视觉编码器的探索。
- ScanFormer采用coarse-to-fine的迭代感知框架，逐层过滤无关区域以降低计算浪费。
- 模型结构简化为统一文本和视觉模态的ViLT模型，分为Encoder1和Encoder2。
- 动态patch选择通过前一尺度生成的选择因子来决定，优化了计算效率。
- 实验结果显示，ScanFormer在多个数据集上性能优越，推理速度实时。
- 模型定位精度随着尺度的增加而提升，提出了早退机制的初步尝试。
- 可视化结果显示，模型对背景区域关注粗尺度信息，对前景区域关注细粒度细节。
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