名词引导局部特征提取的基于文本的实例分割方法
Referring image segmentation method based on local feature extraction guided by noun
江西理工大学 信息工程学院, 江西 赣州 341000
摘要
局部特征信息在图像分割中扮演着重要角色，然而基于文本的实例分割任务具有对输入文本表达式的依赖性，无法直接从原始的输入图像中提取局部特征信息。针对这一问题，提出了一种具体的名词引导局部特征提取的深度神经网络模型（NgLFNet），NgLFNet模型可根据输入文本表达式中的关键名词来自动挖掘待分割对象的局部特征信息。具体地，该模型首先通过语句分析得到关键名词；其次通过文本和图像编码器提取相应特征，并利用关键名词通过多头注意力机制获取高关注区域局部特征；然后逐步融合多模态特征；最后在解码修正模块利用得到的局部特征对预测掩膜进行更细致的修正，从而得到最终结果。将该方法与多种主流基于文本的实例分割方法进行对比，实验结果表明该方法提升了分割效果。
基金项目
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ190468)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.07.0389
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第4期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1263-1267
文章编号: 1001-3695(2023)04-049-1263-05
发布历史
[2022-10-19] 优先出版
[2023-04-05] 印刷出版
引用本文
郑剑, 沈士涛, 于祥春, 等. 名词引导局部特征提取的基于文本的实例分割方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (4): 1263-1267. (Zheng Jian, Shen Shitao, Yu Xiangchun, et al. Referring image segmentation method based on local feature extraction guided by noun [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (4): 1263-1267. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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