GRES项目深度解析CVPR 2023 Highlight如何革新通用指代表达式分割技术【免费下载链接】ReLA[CVPR 2023 Highlight IJCV 2026] GRES: Generalized Referring Expression Segmentation项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ReLAGRESGeneralized Referring Expression Segmentation是CVPR 2023 Highlight论文提出的创新技术以2.5%的极低录取率脱颖而出彻底改变了传统指代表达式分割RES的局限性。该技术支持任意数量目标对象的表达式理解包括多目标和无目标场景为计算机视觉领域带来突破性进展。 GRES技术核心突破从单一目标到通用场景传统RES技术仅能处理单个目标对象的指代表达式如穿红衣服的孩子。而GRES通过创新架构实现三大突破多目标分割支持所有人、站着的人等复杂群体描述排除性表达理解除穿白衣服的孩子外的所有人等排除逻辑无目标识别准确判断穿蓝衣服的孩子等不存在的目标情况图1GRES与传统RES技术在不同指代表达式下的分割结果对比绿色对勾表示正确分割️ 技术架构解析模块化设计的强大之处GRES项目采用清晰的模块化架构主要包含以下核心组件1. 数据处理模块数据处理核心代码位于gres_model/data/dataset_mappers/refcoco_mapper.py负责将自然语言表达式与图像数据进行精准匹配。项目提供的gRefCOCO数据集结构如下datasets ├── grefcoco │ ├── grefs(unc).json │ ├── instances.json └── images └── train2014 └── COCO_train2014_*.jpg2. 模型架构GRES的网络架构融合了视觉和语言理解能力骨干网络支持ResNet-50和Swin系列Tiny/Basegres_model/modeling/backbone/像素解码器采用多尺度可变形注意力机制gres_model/modeling/pixel_decoder/msdeformattn.py** transformer解码器**专门优化的指代表达式理解模块gres_model/modeling/transformer_decoder/referring_transformer_decoder.py3. 评估模块提供专业的指代表达式分割评估工具gres_model/evaluation/refer_evaluation.py支持cIoU和gIoU等多种评估指标。 性能表现超越传统方法的卓越成果GRES在不同骨干网络配置下均表现出色骨干网络cIoUgIoUResnet-5039.5338.62Swin-Tiny57.7356.86Swin-Base62.4263.60表1GRES在不同骨干网络下的性能指标 快速开始简单四步部署GRES1. 环境准备GRES基于PyTorch 1.11.0和Detectron2 0.6构建首先安装Detectron2# 按照Detectron2官方文档安装2. 编译核心组件sh gres_model/modeling/pixel_decoder/ops/make.sh3. 安装依赖pip install -r requirements.txt4. 准备数据集按照datasets/DATASET.md说明下载并配置gRefCOCO数据集。 推理与训练灵活的使用方式推理命令python train_net.py \ --config-file configs/referring_swin_base.yaml \ --num-gpus 8 --dist-url auto --eval-only \ MODEL.WEIGHTS [path_to_weights] \ OUTPUT_DIR [output_dir]训练命令首先转换预训练权重wget https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_base_patch4_window12_384_22k.pth python tools/convert-pretrained-swin-model-to-d2.py swin_base_patch4_window12_384_22k.pth swin_base_patch4_window12_384_22k.pkl然后开始训练python train_net.py \ --config-file configs/referring_swin_base.yaml \ --num-gpus 8 --dist-url auto \ MODEL.WEIGHTS swin_base_patch4_window12_384_22k.pkl \ OUTPUT_DIR [path_to_output] 学术引用与资源GRES项目已发表于CVPR 2023并被选为Highlight论文相关资源包括论文PDFCVPR 2023论文模型权重可通过项目提供的链接下载扩展数据集新发布的视频分割数据集MeViS如需在研究中使用GRES请引用inproceedings{GRES, title{{GRES}: Generalized Referring Expression Segmentation}, author{Liu, Chang and Ding, Henghui and Jiang, Xudong}, booktitle{CVPR}, year{2023} } 总结开启指代表达式分割新纪元GRES通过创新的通用指代表达式分割技术突破了传统RES的限制实现了对复杂自然语言指令的精准理解。其模块化设计、卓越性能和丰富的资源支持使其成为计算机视觉与自然语言处理交叉领域的重要里程碑。无论是学术研究还是工业应用GRES都为开发更智能的视觉系统提供了强大工具。要开始使用GRES请克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ReLA【免费下载链接】ReLA[CVPR 2023 Highlight IJCV 2026] GRES: Generalized Referring Expression Segmentation项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ReLA创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
GRES项目深度解析CVPR 2023 Highlight如何革新通用指代表达式分割技术【免费下载链接】ReLA[CVPR 2023 Highlight IJCV 2026] GRES: Generalized Referring Expression Segmentation项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ReLAGRESGeneralized Referring Expression Segmentation是CVPR 2023 Highlight论文提出的创新技术以2.5%的极低录取率脱颖而出彻底改变了传统指代表达式分割RES的局限性。该技术支持任意数量目标对象的表达式理解包括多目标和无目标场景为计算机视觉领域带来突破性进展。 GRES技术核心突破从单一目标到通用场景传统RES技术仅能处理单个目标对象的指代表达式如穿红衣服的孩子。而GRES通过创新架构实现三大突破多目标分割支持所有人、站着的人等复杂群体描述排除性表达理解除穿白衣服的孩子外的所有人等排除逻辑无目标识别准确判断穿蓝衣服的孩子等不存在的目标情况图1GRES与传统RES技术在不同指代表达式下的分割结果对比绿色对勾表示正确分割️ 技术架构解析模块化设计的强大之处GRES项目采用清晰的模块化架构主要包含以下核心组件1. 数据处理模块数据处理核心代码位于gres_model/data/dataset_mappers/refcoco_mapper.py负责将自然语言表达式与图像数据进行精准匹配。项目提供的gRefCOCO数据集结构如下datasets ├── grefcoco │ ├── grefs(unc).json │ ├── instances.json └── images └── train2014 └── COCO_train2014_*.jpg2. 模型架构GRES的网络架构融合了视觉和语言理解能力骨干网络支持ResNet-50和Swin系列Tiny/Basegres_model/modeling/backbone/像素解码器采用多尺度可变形注意力机制gres_model/modeling/pixel_decoder/msdeformattn.py** transformer解码器**专门优化的指代表达式理解模块gres_model/modeling/transformer_decoder/referring_transformer_decoder.py3. 评估模块提供专业的指代表达式分割评估工具gres_model/evaluation/refer_evaluation.py支持cIoU和gIoU等多种评估指标。 性能表现超越传统方法的卓越成果GRES在不同骨干网络配置下均表现出色骨干网络cIoUgIoUResnet-5039.5338.62Swin-Tiny57.7356.86Swin-Base62.4263.60表1GRES在不同骨干网络下的性能指标 快速开始简单四步部署GRES1. 环境准备GRES基于PyTorch 1.11.0和Detectron2 0.6构建首先安装Detectron2# 按照Detectron2官方文档安装2. 编译核心组件sh gres_model/modeling/pixel_decoder/ops/make.sh3. 安装依赖pip install -r requirements.txt4. 准备数据集按照datasets/DATASET.md说明下载并配置gRefCOCO数据集。 推理与训练灵活的使用方式推理命令python train_net.py \ --config-file configs/referring_swin_base.yaml \ --num-gpus 8 --dist-url auto --eval-only \ MODEL.WEIGHTS [path_to_weights] \ OUTPUT_DIR [output_dir]训练命令首先转换预训练权重wget https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_base_patch4_window12_384_22k.pth python tools/convert-pretrained-swin-model-to-d2.py swin_base_patch4_window12_384_22k.pth swin_base_patch4_window12_384_22k.pkl然后开始训练python train_net.py \ --config-file configs/referring_swin_base.yaml \ --num-gpus 8 --dist-url auto \ MODEL.WEIGHTS swin_base_patch4_window12_384_22k.pkl \ OUTPUT_DIR [path_to_output] 学术引用与资源GRES项目已发表于CVPR 2023并被选为Highlight论文相关资源包括论文PDFCVPR 2023论文模型权重可通过项目提供的链接下载扩展数据集新发布的视频分割数据集MeViS如需在研究中使用GRES请引用inproceedings{GRES, title{{GRES}: Generalized Referring Expression Segmentation}, author{Liu, Chang and Ding, Henghui and Jiang, Xudong}, booktitle{CVPR}, year{2023} } 总结开启指代表达式分割新纪元GRES通过创新的通用指代表达式分割技术突破了传统RES的限制实现了对复杂自然语言指令的精准理解。其模块化设计、卓越性能和丰富的资源支持使其成为计算机视觉与自然语言处理交叉领域的重要里程碑。无论是学术研究还是工业应用GRES都为开发更智能的视觉系统提供了强大工具。要开始使用GRES请克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ReLA【免费下载链接】ReLA[CVPR 2023 Highlight IJCV 2026] GRES: Generalized Referring Expression Segmentation项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ReLA创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
