Context Does Matter: End-to-end Panoptic Narrative Grounding with Deformable Attention Refined Matching Network

📄 arXiv: 2310.16616v1 📥 PDF

作者: Yiming Lin, Xiao-Bo Jin, Qiufeng Wang, Kaizhu Huang

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2023-10-25

备注: Accepted by ICDM 2023

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出可变注意力精细匹配网络以解决全景叙事定位问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 全景叙事定位 可变注意力 特征学习 多模态学习 图像理解 视觉定位 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在聚合图像特征时忽视了上下文信息，导致短语与像素之间的匹配不准确。
  2. 本文提出的DRMN通过可变注意力机制在特征学习中引入上下文信息，从而提高匹配精度。
  3. 实验结果显示，DRMN在PNG基准上取得了新的最先进性能，平均召回率提升了3.5%。

📝 摘要（中文）

全景叙事定位（PNG）是一项新兴的视觉定位任务，旨在根据密集的叙事描述对图像中的视觉对象进行分割。目前的最先进方法通过聚合最相似的$k$个图像像素来细化短语表示，但这种方法忽略了上下文信息，可能导致短语与像素之间的匹配错误。本文提出了一种新颖的学习框架——可变注意力精细匹配网络（DRMN），通过在特征学习的迭代过程中引入可变注意力，结合不同尺度像素的上下文信息。实验结果表明，DRMN显著提高了文本短语与图像像素之间的匹配效果，在PNG基准上实现了平均召回率提升3.5%的新状态。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决全景叙事定位任务中的短语与像素匹配问题。现有方法通过简单聚合图像特征，忽略了上下文信息，导致匹配不准确。

核心思路：DRMN的核心思路是引入可变注意力机制，在特征学习的迭代过程中结合不同尺度的上下文信息，从而提高像素表示的准确性和区分度。

技术框架：DRMN的整体架构包括特征提取、可变注意力模块和像素重编码三个主要阶段。首先提取图像特征，然后通过可变注意力模块更新特征表示，最后重编码像素以生成分割结果。

关键创新：DRMN的最重要创新在于引入可变注意力机制，使得特征学习过程中能够动态调整关注的上下文信息，从而显著改善了短语与像素的匹配效果。与现有方法相比，DRMN更好地捕捉了上下文信息。

关键设计：在DRMN中，关键参数包括选择的最相似像素数量$k$，可变注意力的计算方式，以及损失函数的设计，确保模型在训练过程中能够有效学习到上下文信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DRMN在PNG基准上实现了新的最先进性能，平均召回率提升了3.5%。这一结果显著优于现有的最先进方法，表明可变注意力机制在视觉定位任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在图像理解、自动标注和人机交互等领域。通过提高文本与图像之间的匹配精度，DRMN能够为智能视觉系统提供更为准确的上下文理解，促进多模态学习的发展。

📄 摘要（原文）

Panoramic Narrative Grounding (PNG) is an emerging visual grounding task that aims to segment visual objects in images based on dense narrative captions. The current state-of-the-art methods first refine the representation of phrase by aggregating the most similar $k$ image pixels, and then match the refined text representations with the pixels of the image feature map to generate segmentation results. However, simply aggregating sampled image features ignores the contextual information, which can lead to phrase-to-pixel mis-match. In this paper, we propose a novel learning framework called Deformable Attention Refined Matching Network (DRMN), whose main idea is to bring deformable attention in the iterative process of feature learning to incorporate essential context information of different scales of pixels. DRMN iteratively re-encodes pixels with the deformable attention network after updating the feature representation of the top-$k$ most similar pixels. As such, DRMN can lead to accurate yet discriminative pixel representations, purify the top-$k$ most similar pixels, and consequently alleviate the phrase-to-pixel mis-match substantially.Experimental results show that our novel design significantly improves the matching results between text phrases and image pixels. Concretely, DRMN achieves new state-of-the-art performance on the PNG benchmark with an average recall improvement 3.5%. The codes are available in: https://github.com/JaMesLiMers/DRMN.