河南网站优化静态网页制作技术

河南网站优化,静态网页制作技术,为网站做一则广告语,网站 广州文章#xff1a;Omni-Referring Image Segmentation代码#xff1a;https://github.com/As-Time-Goes-By/OmniSegNet单位#xff1a;厦门大学一、问题背景现有图像分割任务主要分为两类#xff1a;一类是基于文本提示的RIS#xff08;Referring Image Segmentation#x…文章Omni-Referring Image Segmentation代码https://github.com/As-Time-Goes-By/OmniSegNet单位厦门大学一、问题背景现有图像分割任务主要分为两类一类是基于文本提示的RISReferring Image Segmentation擅长通过文字描述定位具有特定属性或空间关系的常见物体但面对难以用语言表达的目标时精度大幅下降另一类是基于视觉参考的Visual RIS依靠参考图像能有效定位罕见或难描述物体却难以区分同类别下细节不同的对象。此外现有任务的分割设置较为单一大多局限于一对一、一对多等简单场景缺乏对多对多等复杂场景的支持且无法灵活切换单模态与多模态提示通用性和实用性受到极大限制。如何融合两种模态的优势构建更通用、灵活的分割框架成为当前领域的重要研究方向。二、方法创新1. 提出新型任务OmniRIS首次提出全参考图像分割Omni-Referring Image Segmentation, OmniRIS任务支持文本指令、带掩码/边界框/涂鸦的参考图像作为输入可灵活组合单模态或多模态提示。同时覆盖一对一、一对多、多对一、多对多及无目标五种分割场景实现高度通用的图像分割。2. 构建大规模数据集OmniRef为支撑任务研究构建了包含30,956张图像、186,939个全模态提示的OmniRef数据集。数据集经过严格的四步构建流程图像筛选、视觉标注、文本标注、全模态标注融合划分了文本仅、视觉仅、全模态三种测试集覆盖单目标、多目标、无目标等多种场景规模远超现有RIS基准数据集。3. 设计基线模型OmniSegNet提出强基线模型OmniSegNet核心创新在于新型全提示编码器Omni-Prompt Encoder包含提示嵌入模块PEM和提示生成器实现文本与视觉空间提示的有效融合三步训练机制先通过视觉-语言对齐预训练再进行视觉指令微调最后开展全模态联合训练兼顾单模态与多模态处理能力多尺度特征融合与自适应掩码解码可根据输入提示动态调整输出掩码数量。三、实验结果1. 数据集测试表现在OmniRef的三种测试集上OmniSegNet均表现优异文本仅测试集与同规模骨干网络的方法相比性能更优展现出强大的文本指令理解能力视觉仅测试集在掩码、边界框、涂鸦三种提示类型下各项指标cIoU、gIoU、Pr0.7等均超过现有先进视觉RIS方法全模态测试集大幅超越ReLAVRP-SAM等组合基线证明其在多模态融合推理上的优势。2. 泛化能力验证在gRefCOCO、RefCOCO等传统RIS基准数据集上OmniSegNet超越ReLA等SOTA方法部分指标甚至优于大语言模型驱动的方法在PASCAL-5ᵢ少样本语义分割任务中平均mIoU达到53.0显著优于PerSAM、MIAPnet等专用模型展现出极强的泛化能力。3. 消融实验结论视觉提示类型中掩码提示因信息最完整表现最佳边界框次之涂鸦因覆盖有限表现稍弱提示嵌入模块中加法融合比乘法融合更稳定无融合时性能大幅下降验证了模块的必要性文本与视觉数据的训练采样比为7:2时模型在双模态任务上均达到最优平衡。四、优势与局限优势模态融合充分发挥文本的细粒度属性描述优势与视觉的罕见目标定位优势解决单模态任务的固有缺陷场景灵活支持五种分割场景和多种提示类型可适配人机交互等实际应用中的复杂需求泛化性强在传统RIS任务、少样本分割任务中均表现出色无需针对特定任务重新设计模型数据优质OmniRef数据集标注严格、场景丰富为多模态分割研究提供了高质量基准。局限模型复杂度较高全模态联合训练需要更多计算资源支持面对极端相似的同类别对象时对细节差异的区分能力仍有提升空间长文本指令的理解效率和复杂空间关系的推理精度可进一步优化。五、一句话总结OmniRIS通过融合文本与视觉多模态提示结合大规模数据集OmniRef和强基线模型OmniSegNet突破了单模态分割任务的局限实现了多场景、高通用的图像分割为复杂场景下的交互式分割应用提供了新范式。