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摘要：本发明公开了一种基于层次化提示与方向性线索的零样本指称图像分割方法。首先，通过层次化提示掩码生成网络获取输入图像中所有对象实例的掩码；基于方向性线索提取并融合综合视觉特征和焦点视觉特征，得到综合‑焦点视觉特征。然后，利用预训练模型BLIP2生成标题文本和负面表达文本，使用CLIP文本编码器提取文本特征；针对输入文本T，提取并融合综合文本特征和焦点文本特征，得到综合‑焦点文本特征。最后，通过预训练模型CLIP计算图像I与文本T之间的余弦相似度，利用空间整流器将掩码中心作为位置信息，选择匹配分数最高的掩码。本发明在遮挡和复杂场景中也能生成精确的实例掩码，解决了CLIP对空间位置信息不敏感的问题，表现出卓越性能。
主权项：1.一种基于层次化提示与方向性线索的零样本指称图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过层次化提示掩码生成网络获取输入图像中所有对象实例的掩码；S2、根据输入图像I和输入文本T，提取综合视觉特征和焦点视觉特征同时将两者融合得到综合-焦点视觉特征FV；S3、获取输入文本T，并且利用预训练模型BLIP2生成标题文本和负面表达文本，并使用CLIP文本编码器提取标题特征负面文本特征然后，针对输入文本T，使用CLIP文本编码器提取综合文本特征以及焦点文本特征同时将两者融合得到综合-焦点文本特征FT；S4、使用预训练的模型CLIP来计算输入图像I与输入文本T之间的余弦相似度，引入空间整流器以掩码的中心作为每个掩码方案的位置信息，选择对应方向区域匹配分数最高的掩码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于层次化提示与方向性线索的零样本指称图像分割方法
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