图像指代分割研究综述

摘要：

图像指代分割作为计算机视觉与自然语言处理交叉领域的热点问题,其目的是根据自然语言描述在图像中分割出相应的目标区域.随着相关深度学习技术的成熟和大规模数据集的出现,这项任务引起了研究者的广泛关注.本文对图像指代分割算法的发展进行了梳理和分析.首先根据多模态信息的编码解码方式,将现有图像指代分割算法分成基于多模态信息融合和基于多尺度信息融合两类进行了系统阐述,重点介绍了基于CNN-LSTM框架的方法、结构复杂的模块化方法和基于图的方法;然后,对用于图像指代分割任务的典型数据集和主流评价指标进行了总结与统计;之后,通过实验综合比较了现有的图像指代分割模型之间的性能差异并进一步验证了各种模型的优缺点.最后,对这一领域现有方法中存在的问题进行讨论分析,并对未来的发展方向进行了展望,表明了针对复杂的指代描述,需要通过多步、显式的推理步骤来解决图像指代分割问题.

关键词：指代分割、图像语义分割、深度学习、卷积神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项

在线出版日期：2022-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1144-1154