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检索条件"主题词=retrieval and enrichment scheme"

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Two-stage Visual Cues Enhancement Network for Referring Image Segmentation 21

Two-stage Visual Cues Enhancement Network for Referring Imag...

引用

29th ACM International Conference on Multimedia (MM)

作者： Jiao, Yang Jie, Zequn Luo, Weixin Chen, Jingjing Jiang, Yu-Gang Wei, Xiaolin Ma, Lin Fudan Univ Shanghai Key Lab Intelligent Informat Proc Sch Comp Sci Shanghai Peoples R China Meituan Beijing Peoples R China

ISBN: (纸本)9781450386517

Referring Image Segmentation (RIS) aims at segmenting the target object from an image referred by one given natural language expression. The diverse and flexible expressions as well as complex visual contents in the images raise the RIS model with higher demands for investigating fine-grained matching behaviors between words in expressions and objects presented in images. However, such matching behaviors are hard to be learned and captured when the visual cues of referents (i.e. referred objects) are insufficient, as the referents with weak visual cues tend to be easily confused by cluttered background at boundary or even overwhelmed by salient objects in the image. And the insufficient visual cues issue can not be handled by the cross-modal fusion mechanisms as done in previous work. In this paper, we tackle this problem from a novel perspective of enhancing the visual information for the referents by devising a Two-stage Visual cues enhancement Network (TV-Net), where a novel retrieval and enrichment scheme (RES) and an Adaptive Multi-resolution feature Fusion (AMF) module are proposed. Specifically, RES retrieves the most relevant image from an external data pool with regard to both the visual and textual similarities, and then enriches the visual information of the referent with the retrieved image for better multimodal feature learning. AMF further enhances the visual detailed information by incorporating the highresolution feature maps from lower convolution layers of the image. Through the two-stage enhancement, our proposed TV-Net enjoys better performances in learning fine-grained matching behaviors between the natural language expression and image, especially when the visual information of the referent is inadequate, thus produces better segmentation results. Extensive experiments are conducted to validate the effectiveness of the proposed method on the RIS task, with our proposed TV-Net surpassing the state-of-theart approaches on four benchmark datasets.

关键词： Referring image segmentation retrieval and enrichment scheme adaptive multi-resolution feature fusion

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