广东
传统的参考分割任务主要关注无声视觉场景，而忽略了多模态感知和交互在人类体验中不可或缺的作用。 Ref-AVS 任务旨在根据包含多模态线索的表达来分割视觉域中的对象。 此类表达以自然语言形式表达，但富含多模态线索，包括音频和视觉描述。（链接在文章底部）
要准确定位下图中真正演奏乐器的人，仅靠单一的方法是远远不够的，但已有一些方法在多模态分析上取得了进展。例如：视频对象分割（VOS）依赖第一帧标注的掩码指导后续分割，但却过度依赖第一帧；视频对象参考分割（Ref-VOS）用自然语言描述代替掩码，但能力不足；视听分割（AVS）则通过音频定位发声物体，但对不发声的物体无效。
Ref-AVS方法 通过整合文本、音频和视觉等多个模态之间的关系，更好地适应了复杂的动态视听场景。 不仅能轻松找到同时唱歌和弹吉他的人，甚至还能在同一段素材中反复使用这个方法，准确找出发声的吉他。
01 技术原理
Ref-AVS的方法 EEMC 会保存之前的记忆，以便更好地理解时间上的变化。不同的模态（比如音频和视觉）会通过特定的标记来清楚地区分。最后，用一种叫交叉注意力的技术，让模型更加高效地处理视觉信息。
同时，Ref-AVS手动收集 YouTube 视频。具体来说，20 个乐器类别、8 个动物类别、15 个机器类别和 5 个人类类别。注释是使用定制的 GSAI-Labeled 系统收集的。通过结合各种模态表达类型，得到了一个非常多样化的数据集。
简单来说，Ref-AVS 基准展示了一个从无声到很响的声音变化过程。这个基准包含了多个维度的多模态信息，经过仔细设计，结合了不同的表达方式，确保数据集内容丰富多样。
可视化的方式展示了数据集中对象的共现情况，我们可以观察到涵盖各种类别（如乐器、人物、车辆等）的密集连接网络。丰富的类别组合表明数据集不仅限于一组狭窄的场景，而是涵盖了广泛的现实场景，这些场景中的对象很可能自然地一起出现。
数据集收集流程：这个流程在保证整体过程的高效性和成本效益方面起到了重要作用，帮助获取了高质量的样本。 通俗来说，这个数据收集流程帮助更快、更省钱地收集到了高质量的数据样本。
在智能监控中，Ref-AVS可以通过结合音频和视觉信息，精确识别并追踪特定人物或物体；在视频编辑中，它能帮助创作者更高效地筛选出需要的片段；
https://arxiv.org/pdf/2407.10957欢迎交流～，带你学习AI，了解AI
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