Phrase Decoupling Cross-Modal Hierarchical Matching and Progressive Position Correction for Visual Grounding
作者: Minghong Xie, Mengzhao Wang, Huafeng Li, Yafei Zhang, Dapeng Tao, Zhengtao Yu
分类: cs.CV
发布日期: 2024-10-31
备注: This work has been accepted by TMM
💡 一句话要点
提出短语解耦跨模态分层匹配与渐进位置校正的视觉定位方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉定位 跨模态匹配 分层匹配 短语解耦 渐进校正
📋 核心要点
- 现有视觉定位方法忽略了文本和图像特征在不同层次关联对跨模态匹配的促进作用，导致定位精度受限。
- 论文提出短语解耦的分层匹配机制，利用句子短语生成掩码，突出不同层次特征关联在跨模态匹配中的作用。
- 设计目标对象位置渐进校正策略，随着文本描述确定性提高，不断优化目标对象的边界框位置，提升定位精度。
📝 摘要（中文）
视觉定位因其在各种视觉语言任务中的广泛应用而备受关注。尽管视觉定位已经取得了显著的研究进展，但现有方法忽略了文本和图像特征在不同层次上的关联对跨模态匹配的促进作用。本文提出了一种短语解耦跨模态分层匹配与渐进位置校正的视觉定位方法。该方法首先通过解耦的句子短语生成掩码，并构建文本和图像分层匹配机制，突出不同层次之间的关联在跨模态匹配中的作用。此外，基于分层匹配机制定义了相应的目标对象位置渐进校正策略，以实现对文本中描述的目标对象的精确定位。该方法可以随着文本描述目标对象确定性的提高，不断优化和调整目标对象的边界框位置。这种设计探索了不同层次特征之间的关联，并突出了与目标对象及其位置相关的特征在目标定位中的作用。通过实验在不同的数据集上验证了所提出的方法，并通过与最先进方法的性能比较验证了其优越性。
🔬 方法详解
问题定义：视觉定位旨在根据给定的文本描述，在图像中找到对应的目标对象。现有方法的痛点在于，它们通常忽略了文本和图像特征在不同层次上的关联，导致跨模态匹配不够精确，最终影响定位的准确性。此外，现有方法在目标定位过程中，对目标对象位置的优化调整不够充分。
核心思路：论文的核心思路是利用短语解耦技术，将句子分解为更小的语义单元，并构建跨模态分层匹配机制，从而更有效地利用文本和图像在不同层次上的关联信息。通过渐进的位置校正策略，逐步优化目标对象的边界框位置，提高定位精度。这种设计旨在充分挖掘文本描述中蕴含的关于目标对象及其位置的信息。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 短语解耦：将输入文本分解为多个短语。2) 特征提取：分别提取文本和图像的多层次特征。3) 分层匹配：构建跨模态分层匹配机制，计算文本和图像特征在不同层次上的相似度。4) 位置预测：基于分层匹配结果，预测目标对象的初始位置。5) 渐进校正：根据文本描述的确定性，逐步优化目标对象的位置。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于提出了短语解耦的跨模态分层匹配机制和渐进位置校正策略。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用文本和图像在不同层次上的关联信息，并逐步优化目标对象的位置，从而提高定位精度。
关键设计：在短语解耦方面，采用了基于规则或预训练模型的短语分割方法。在分层匹配方面，使用了多层卷积神经网络提取图像特征，并使用循环神经网络提取文本特征。损失函数包括匹配损失和定位损失，其中匹配损失用于衡量文本和图像特征的相似度，定位损失用于衡量预测位置与真实位置之间的差距。渐进校正策略通过迭代的方式，逐步调整目标对象的位置，每次迭代都基于当前的位置和文本描述的确定性进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在多个视觉定位数据集上进行了验证，并通过与最先进的方法进行比较，证明了其优越性。实验结果表明，该方法能够显著提高视觉定位的精度，尤其是在复杂场景和长文本描述的情况下，性能提升更为明显。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能监控、图像搜索、人机交互等领域。例如，在智能监控中，可以通过文本描述快速定位目标对象；在图像搜索中，可以根据文本描述检索相关图像；在人机交互中，可以通过语音或文本指令控制机器人完成特定任务。该研究具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
Visual grounding has attracted wide attention thanks to its broad application in various visual language tasks. Although visual grounding has made significant research progress, existing methods ignore the promotion effect of the association between text and image features at different hierarchies on cross-modal matching. This paper proposes a Phrase Decoupling Cross-Modal Hierarchical Matching and Progressive Position Correction Visual Grounding method. It first generates a mask through decoupled sentence phrases, and a text and image hierarchical matching mechanism is constructed, highlighting the role of association between different hierarchies in cross-modal matching. In addition, a corresponding target object position progressive correction strategy is defined based on the hierarchical matching mechanism to achieve accurate positioning for the target object described in the text. This method can continuously optimize and adjust the bounding box position of the target object as the certainty of the text description of the target object improves. This design explores the association between features at different hierarchies and highlights the role of features related to the target object and its position in target positioning. The proposed method is validated on different datasets through experiments, and its superiority is verified by the performance comparison with the state-of-the-art methods.