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English(EN) High-Quality Entity Segmentation and Grounding

新的ESG流程改进了实体分割与定位

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个名为ESG的新流程，用于高质量实体分割与定位，并得到了一个名为EntitySeg的新数据集的支持。该流程采用CropFormer进行精确的实体分割，并使用GELLA从文本中提取名词，并将其与视觉区域进行语义匹配。与联合训练分割和语言模型的方法不同，ESG采用解耦的两阶段设计，以保持掩码质量和定位鲁棒性。 AI

影响 这项研究引入了一种新颖的实体分割和定位方法，有望提高AI理解和处理视觉信息的能力。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新方法和数据集的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Lu Qi, Yi-Wen Chen, Tao Zhang, Xiangtai Li, Xu Yang, Bo Du, Ming-Hsuan Yang ·

    高质量实体分割与地面定位

    arXiv:2402.02555v2 Announce Type: replace-cross Abstract: In this work, we propose ESG, a pipeline for high-quality entity segmentation and grounding supported by a new dataset EntitySeg. At first, the proposed dataset naming EntitySeg contains images spanning various image domai…

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