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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本发明提供一种基于隐式结构特征的生成式指代分割方法及装置，涉及图像数据处理技术领域，方法包括：获取待分割图像和提问文本；对提问文本编码处理得到文本特征，并对分割图像编码处理得到图像特征，将文本特征与图像特征合并得到特征序列；调用预训练结构化特征提取网络提取真实结构特征，并将特征序列输入到大语言模型中，通过真实结构特征监督大语言模型，生成得到物体类别以及隐式结构特征，进而预测得到指代物体在待分割图像中的外接多边形轮廓坐标，用于分割出指代物体。通过本发明，解决现有技术中由于计算机视觉的定位任务难以统一到生成式框架中，使得生成式分割模型结构复杂且计算复杂度高，导致目标定位效果低下的技术问题。
主权项：1.一种基于隐式结构特征的生成式指代分割方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分割图像以及提问文本，其中，所述提问文本用于描述所述待分割图像中的指代物体，所述待分割图像携带有所述指代物体的真实轮廓坐标标签；对所述提问文本进行编码处理，得到所述提问文本的文本特征，调用预训练视觉模型对所述待分割图像进行编码处理，得到所述待分割图像的图像特征，并将所述文本特征与所述图像特征进行合并处理，得到特征序列；调用预训练结构化特征提取网络提取所述真实轮廓坐标标签的真实结构特征，并将所述特征序列输入到大语言模型中，通过所述真实结构特征监督所述大语言模型，生成得到所述指代物体的物体类别以及隐式结构特征；对所述物体类别以及所述隐式结构特征进行预测处理，得到所述指代物体在所述待分割图像中的外接多边形轮廓坐标，其中，所述外接多边形轮廓坐标用于在所述待分割图像中分割出所述指代物体。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于隐式结构特征的生成式指代分割方法及装置
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