TextRegion: Text-Aligned Region Tokens from Frozen Image-Text Models

📄 arXiv: 2505.23769v2 📥 PDF

作者: Yao Xiao, Qiqian Fu, Heyi Tao, Yuqun Wu, Zhen Zhu, Derek Hoiem

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-29 (更新: 2025-11-06)

备注: Published in TMLR, with a J2C Certification

期刊: Transactions on Machine Learning Research, 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

TextRegion：利用冻结图像-文本模型生成文本对齐的区域令牌，用于细粒度视觉理解。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 图像-文本模型 区域令牌 语义分割 指代表达式理解 视觉定位 无训练学习 视觉语言对齐

📋 核心要点

  1. 图像-文本模型缺乏细粒度视觉理解能力，难以处理需要精确空间信息的任务。
  2. TextRegion框架结合图像-文本模型的语义对齐能力和SAM2的精确分割能力，生成文本对齐的区域令牌。
  3. 实验表明，TextRegion在开放世界语义分割、指代表达式理解和定位等任务上取得了优异或具有竞争力的性能。

📝 摘要（中文）

图像-文本模型在图像级别任务中表现出色，但在细粒度的视觉理解方面存在不足。虽然这些模型提供了强大的视觉-语言对齐能力，但像SAM2这样的分割模型可以为对象提供精确的空间边界。为此，我们提出了TextRegion，一个简单、有效且无需训练的框架，它结合了图像-文本模型和SAM2的优势，生成强大的文本对齐区域令牌。这些令牌能够实现细粒度的视觉理解，同时保留开放词汇能力。它们可以直接应用于各种下游任务，包括开放世界语义分割、指代表达式理解和定位。我们进行了广泛的评估，并始终如一地获得了优于或可与最先进的无训练方法相媲美的性能。此外，我们的框架与许多图像-文本模型兼容，使其具有很高的实用性，并且随着更强大的模型的出现，可以轻松扩展。

🔬 方法详解

问题定义：现有图像-文本模型虽然在图像级别任务上表现良好，但在需要细粒度视觉理解的任务中表现不足。例如，在开放世界语义分割、指代表达式理解等任务中，模型需要理解图像中特定区域的语义信息，而图像级别的特征无法提供足够精确的空间信息。现有方法要么需要大量训练数据，要么无法很好地利用图像-文本模型的语义对齐能力。

核心思路：TextRegion的核心思路是结合图像-文本模型的语义对齐能力和分割模型的空间定位能力。具体来说，利用图像-文本模型对图像区域进行语义编码，并利用分割模型（如SAM2）提供精确的区域边界。通过将两者结合，可以生成具有语义信息的区域令牌，从而实现细粒度的视觉理解。这种方法无需训练，可以直接应用于各种下游任务。

技术框架：TextRegion框架主要包含以下几个步骤：1) 使用分割模型（如SAM2）将图像分割成多个区域；2) 对于每个区域，使用图像-文本模型（如CLIP）提取视觉特征；3) 使用文本编码器对目标文本描述进行编码；4) 计算视觉特征和文本特征之间的相似度，从而确定每个区域与目标文本描述的匹配程度；5) 将匹配程度作为区域令牌的权重，用于下游任务。

关键创新：TextRegion的关键创新在于它提出了一种无需训练的方法，将图像-文本模型的语义对齐能力和分割模型的空间定位能力结合起来，生成文本对齐的区域令牌。与现有方法相比，TextRegion不需要额外的训练数据，并且可以充分利用图像-文本模型的预训练知识。此外，TextRegion框架具有很强的通用性，可以与各种图像-文本模型和分割模型兼容。

关键设计：TextRegion框架的关键设计包括：1) 使用SAM2作为分割模型，以获得精确的区域边界；2) 使用CLIP作为图像-文本模型，以获得强大的语义对齐能力；3) 使用余弦相似度作为视觉特征和文本特征之间的相似度度量；4) 将相似度作为区域令牌的权重，用于下游任务。框架没有特别复杂的参数设置或损失函数，主要依赖于预训练模型的强大能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TextRegion在多个下游任务上取得了优异的性能。例如，在开放世界语义分割任务中，TextRegion的性能优于现有的无训练方法。在指代表达式理解和定位任务中，TextRegion也取得了具有竞争力的结果。实验结果表明，TextRegion能够有效地利用图像-文本模型的语义对齐能力和分割模型的空间定位能力，从而实现细粒度的视觉理解。

🎯 应用场景

TextRegion框架可广泛应用于需要细粒度视觉理解的领域，例如：开放世界语义分割、指代表达式理解、视觉定位、图像编辑、机器人导航等。该方法无需训练，易于部署，并且可以随着更强大的图像-文本模型的出现而不断提升性能，具有很高的实际应用价值和潜力。

📄 摘要（原文）

Image-text models excel at image-level tasks but struggle with detailed visual understanding. While these models provide strong visual-language alignment, segmentation models like SAM2 offer precise spatial boundaries for objects. To this end, we propose TextRegion, a simple, effective, and training-free framework that combines the strengths of image-text models and SAM2 to generate powerful text-aligned region tokens. These tokens enable detailed visual understanding while preserving open-vocabulary capabilities. They can be directly applied to various downstream tasks, including open-world semantic segmentation, referring expression comprehension, and grounding. We conduct extensive evaluations and consistently achieve superior or competitive performance compared to state-of-the-art training-free methods. Additionally, our framework is compatible with many image-text models, making it highly practical and easily extensible as stronger models emerge. Code is available at: https://github.com/avaxiao/TextRegion.