referring专题

[RIS]GRES: Generalized Referring Expression Segmentation

1. BaseInfo TitleGRES: Generalized Referring Expression SegmentationAdresshttps://arxiv.org/pdf/2306.00968Journal/TimeCVPR2023Author南洋理工Codehttps://github.com/henghuiding/ReLARead20240829TableVisonLa

no thread-bound request found:are you referring to request

问题描述：通过webservice接口调用程序时，发现在执行查询的时候一直报一个错误，错误信息如下： java.lang.IllegalStateExceptino:No thread-bound request found:are you referring to request attributes outside of an actual web request,or processi

概念解析 | 3D Referring Expression Comprehension (3D-REC)：让计算机“听懂“人类的3D语言指令

注1：本文系"概念解析"系列之一，致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是：3D Referring Expression Comprehension (3D-REC)。概念解析 | 3D Referring Expression Comprehension (3D-REC)：让计算机"听懂"人类的3D语言指令 PDF] Referring Expressio

论文Bridging Vision and Language Encoders: Parameter-Efficient Tuning for Referring Image Segmentation

RIS 系列 Bridging Vision and Language Encoders: Parameter-Efficient Tuning for Referring Image Segmentation 论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作Vision-Language Models (VLMs)Parameter-efficient Tuning (PET)Ref

参考语言特征的多目标跟踪----RMOT(Referring Multi-Object Tracking)

最近看完了一篇关于有参考的多目标的文章，因此来写一些心得，既作为分享也作为自己的记录，如果有理解的不对的地方，希望大家能帮忙指出。本文介绍的文章链接：https://arxiv.org/abs/2303.03366#:~:text=Existing%20referring%20understanding%20tasks%20tend%20to%20involve%20the,cue%20to%2

参考语言特征的多目标跟踪----RMOT(Referring Multi-Object Tracking)

最近看完了一篇关于有参考的多目标的文章，因此来写一些心得，既作为分享也作为自己的记录，如果有理解的不对的地方，希望大家能帮忙指出。本文介绍的文章链接：https://arxiv.org/abs/2303.03366#:~:text=Existing%20referring%20understanding%20tasks%20tend%20to%20involve%20the,cue%20to%2

基于文本的实例分割(Referring Image Segmentation) 论文、代码大汇总

基于文本的实例分割(Referring Image Segmentation) 论文、代码的大汇总。 Github上持续更新：https://github.com/MarkMoHR/Awesome-Referring-Image-Segmentation 目录数据集方法 1. 数据集简称论文发表处相关链接ReferItReferit game: Referring to ob

基于文本的实例分割(Referring Image Segmentation) 论文、代码大汇总

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【cvpr2021】Locate then Segment: A Strong Pipeline for Referring Image Segmentation

文章地址：LTS motivation：以前的方法网络架构和实验实践越来越复杂，使得算法分析和比较变得越来越困难。此外，他们没有明确定位语言表达引导的参考对象，只利用耗时的后处理 DCRF 来生成最终的细化分割。 idea&contribution：提出一种新的方法，将RIS解耦为两个子序列任务：（a）引用对象位置预测，（b）对象分割掩码生成。模型首先融合视觉和语言特征以获得跨模态

【cvpr2021】Locate then Segment: A Strong Pipeline for Referring Image Segmentation

文章地址：LTS motivation：以前的方法网络架构和实验实践越来越复杂，使得算法分析和比较变得越来越困难。此外，他们没有明确定位语言表达引导的参考对象，只利用耗时的后处理 DCRF 来生成最终的细化分割。 idea&contribution：提出一种新的方法，将RIS解耦为两个子序列任务：（a）引用对象位置预测，（b）对象分割掩码生成。模型首先融合视觉和语言特征以获得跨模态

CVPR 2019 《Cross-Modal Relationship Inference for Grounding Referring Expressions》论文笔记

目录简介动机方法实验简介下载链接动机已有方法不能准确地、一致地表示两种模态（referring expressions、object proposals）的上下文关系，具体为：要么不能准确建模，要么不能达到跨模态的高阶一致性。计算出的pairwise visual differences只能代表同类对象之间、instance-level的差异。要么不支持关系建模