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原標(biāo)題：超越CVPR 2024方法，DynRefer在區(qū)域級(jí)多模態(tài)識(shí)別任務(wù)上，多項(xiàng)SOTA
關(guān)鍵字：區(qū)域,視圖,任務(wù),分辨率,圖像
文章來(lái)源：機(jī)器之心
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內(nèi)容摘要：

機(jī)器之心發(fā)布
機(jī)器之心編輯部為了實(shí)現(xiàn)高精度的區(qū)域級(jí)多模態(tài)理解，本文提出了一種動(dòng)態(tài)分辨率方案來(lái)模擬人類視覺(jué)認(rèn)知系統(tǒng)。本文作者來(lái)自于中國(guó)科學(xué)院大學(xué)LAMP實(shí)驗(yàn)室，其中第一作者趙毓鐘是中國(guó)科學(xué)院大學(xué)的2023級(jí)博士生，共同一作劉峰是中國(guó)科學(xué)院大學(xué)2020級(jí)直博生。他們的主要研究方向是視覺(jué)語(yǔ)言模型和視覺(jué)目標(biāo)感知。
簡(jiǎn)介
DynRefer 通過(guò)模擬人類視覺(jué)認(rèn)知過(guò)程，顯著提升了區(qū)域級(jí)多模態(tài)識(shí)別能力。通過(guò)引入人眼的動(dòng)態(tài)分辨率機(jī)制，DynRefer 能夠以單個(gè)模型同時(shí)完成區(qū)域識(shí)別、區(qū)域?qū)傩詸z測(cè)和區(qū)域字幕生成（region-level captioning）任務(wù)，并在上述任務(wù)都取得 SOTA 性能。其中在 RefCOCOg 數(shù)據(jù)集的 region-level captioning 任務(wù)上取得了 115.7 CIDEr，顯著高于 RegionGPT，GlaMM，Osprey，Alpha-CLIP 等 CVPR 2024 的方法。論文標(biāo)題：DynRefer: Delving into Region-level Multi-modality Tasks via Dynamic Resolution
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作者微信：almosthuman2014
作者簡(jiǎn)介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)