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CVPR 2023 【即将开源】| CGFormer:神探CG Transformer,寻找图象中的隐藏蛋糕!
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指称图像分割旨在根据自然语言表达对图像中的目标指称进行分割。现有的单阶段方法采用逐像素分类框架,试图直接在像素级别对齐视觉和语言,因此无法捕获关键的对象级别信息。在本文中,我们提出了一种掩码分类框架,Contrastive Grouping with Transformer network (CGFormer),它通过基于标记的查询和分组策略显式捕获对象级信息。具体来说,CGFormer 首先引入可学习的查询标记来表示对象,然后交替查询语言特征并将视觉特征分组到查询标记中,以进行对象感知的跨模态推理。此外,CGFormer 通过在每两个连续层中联合更新查询标记和解码掩码来实现跨层交互。最后,CGFormer 将对比学习与分组策略相结合,识别出 token 及其与 referent 对应的掩码。实验结果表明,CGFormer 在分割和泛化设置方面始终且显着优于最先进的方法。 论文标题:Contrastive Grouping With Transformer for Referring Image Segmentation 论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Tang_Contrastive_Grouping_With_Transformer_for_Referring_Image_Segmentation_CVPR_2023_paper.pdf 论文代码:https://github.com/Toneyaya/CGFormer
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