Guideline-Consistent Segmentation via Multi-Agent Refinement
作者: Vanshika Vats, Ashwani Rathee, James Davis
分类: cs.CV
发布日期: 2025-09-04 (更新: 2025-12-16)
备注: To be published in The Fortieth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2026)
💡 一句话要点
提出多代理精细化框架以解决语义分割中的指导一致性问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 语义分割 多代理系统 视觉-语言模型 强化学习 指导一致性
📋 核心要点
- 现有的语义分割方法在遵循复杂文本标注指南方面存在显著不足，导致标注质量不高。
- 本文提出了一种多代理的训练无关框架，通过工作者-监督者的迭代精细化机制来提升分割结果的指导一致性。
- 在Waymo和ReasonSeg数据集上的实验表明，该方法在性能上显著优于现有基线，展示了良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
在实际应用中，语义分割不仅需要准确的掩膜，还需严格遵循文本标注指南。这些指南通常复杂且冗长，导致人工和自动标注都难以准确执行。传统方法依赖昂贵的任务特定再训练，且需随着指南的演变而重复进行。尽管近期的开放词汇分割方法在简单提示下表现良好，但在面对段落长度的复杂指南时常常失效。为此，本文提出了一种多代理、无训练框架，通过迭代的工作者-监督者精细化架构协调通用视觉-语言模型。工作者执行分割，监督者根据检索的指南进行批评，而轻量级强化学习停止策略决定何时终止循环，确保掩膜符合指南要求，同时平衡资源使用。通过在Waymo和ReasonSeg数据集上的评估，我们的方法显著超越了现有最先进的基线，展示了强大的泛化能力和指令遵循性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决语义分割中对复杂文本标注指南的遵循问题。现有方法在处理长段落指南时常常无法准确执行，导致分割结果不符合要求。
核心思路：提出了一种多代理的框架，利用工作者和监督者的协同作用，工作者负责执行分割，监督者则根据指南对结果进行评估和反馈，从而实现迭代优化。
技术框架：整体架构包括工作者模块和监督者模块。工作者进行初步分割，监督者对分割结果进行批评，并通过轻量级强化学习策略决定是否终止迭代。
关键创新：最重要的创新在于引入了无训练的多代理机制，使得模型能够在不需要昂贵的再训练情况下，灵活适应不断变化的标注指南。
关键设计：在设计中，采用了轻量级的强化学习策略来控制迭代过程，确保在资源使用与分割质量之间取得平衡，同时使用通用的视觉-语言模型来增强指导一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在Waymo和ReasonSeg数据集上显著超越了现有最先进的基线，具体性能提升幅度达到XX%，展示了强大的泛化能力和对复杂指令的遵循性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、医疗影像分析和城市规划等需要高精度语义分割的场景。通过提高分割结果的指导一致性，能够显著提升这些领域的自动化水平和决策质量，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Semantic segmentation in real-world applications often requires not only accurate masks but also strict adherence to textual labeling guidelines. These guidelines are typically complex and long, and both human and automated labeling often fail to follow them faithfully. Traditional approaches depend on expensive task-specific retraining that must be repeated as the guidelines evolve. Although recent open-vocabulary segmentation methods excel with simple prompts, they often fail when confronted with sets of paragraph-length guidelines that specify intricate segmentation rules. To address this, we introduce a multi-agent, training-free framework that coordinates general-purpose vision-language models within an iterative Worker-Supervisor refinement architecture. The Worker performs the segmentation, the Supervisor critiques it against the retrieved guidelines, and a lightweight reinforcement learning stop policy decides when to terminate the loop, ensuring guideline-consistent masks while balancing resource use. Evaluated on the Waymo and ReasonSeg datasets, our method notably outperforms state-of-the-art baselines, demonstrating strong generalization and instruction adherence.