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0 體驗(yàn)

1 摘要

2 十個(gè)問(wèn)題

參考文獻(xiàn)

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體驗(yàn)地址：SEEM - a Hugging Face Space by xdecoder

體驗(yàn)結(jié)果：

將哈士奇和汽車(chē)人從圖片中分割出來(lái)。

1 摘要

盡管對(duì)于交互式人工智能系統(tǒng)的需求不斷增長(zhǎng)，但在視覺(jué)理解（例如分割）中的人工智能交互方面，很少有全面的研究。本文受到基于提示的通用界面發(fā)展的啟發(fā)，介紹了SEEM，一種可提示、交互式模型，用于在圖像中一次性分割所有內(nèi)容。SEEM具有四個(gè)期望目標(biāo)：多樣化、組合性、交互性和語(yǔ)義感知。我們通過(guò)引入多功能提示引擎實(shí)現(xiàn)多樣化、通過(guò)學(xué)習(xí)聯(lián)合視覺(jué)-語(yǔ)義空間為視覺(jué)和文本提示組合查詢(xún)提供即時(shí)推理支持的組合性、通過(guò)允許用戶使用額外提示交互地改進(jìn)分割結(jié)果實(shí)現(xiàn)交互性、以及利用聯(lián)合嵌入空間實(shí)現(xiàn)對(duì)未見(jiàn)過(guò)提示的零樣本泛化的語(yǔ)義感知。廣泛的實(shí)驗(yàn)表明，我們的模型在幾個(gè)開(kāi)放詞匯和交互式分割基準(zhǔn)測(cè)試中具有競(jìng)爭(zhēng)性的性能。

2 十個(gè)問(wèn)題

Q1：論文試圖解決什么問(wèn)題？

A1：本文試圖解決在視覺(jué)理解中的人工智能交互方面的全面研究問(wèn)題，特別是在分割任務(wù)中。作者提出了一種可提示、交互式模型SEEM，用于在圖像中一次性分割所有內(nèi)容。

Q2：這是否是一個(gè)新的問(wèn)題？

A2：這不是一個(gè)新的問(wèn)題，但是本文提出了一種新的方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

Q3：這篇文章要驗(yàn)證一個(gè)什么科學(xué)假設(shè)？

A3：本文要驗(yàn)證SEEM模型是否能夠?qū)崿F(xiàn)多樣化、組合性、交互性和語(yǔ)義感知，并且在幾個(gè)開(kāi)放詞匯和交互式分割基準(zhǔn)測(cè)試中具有競(jìng)爭(zhēng)性的性能。

Q4：有哪些相關(guān)研究？如何歸類(lèi)？誰(shuí)是這一課題在領(lǐng)域內(nèi)值得關(guān)注的研究員？

A4：與本文相關(guān)的研究包括視覺(jué)理解、分割任務(wù)和人工智能交互等領(lǐng)域。本文提出了一種新方法來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。值得關(guān)注的研究員包括Long Ouyang, Jeffrey Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida等人。

Q5：論文中提到的解決方案之關(guān)鍵是什么？

A5：論文中提到的解決方案的關(guān)鍵是SEEM模型，它具有多樣化、組合性、交互性和語(yǔ)義感知等特點(diǎn)。

Q6：論文中的實(shí)驗(yàn)是如何設(shè)計(jì)的？

A6：本文中的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)包括使用不同類(lèi)型的提示進(jìn)行交互式分割，并在幾個(gè)開(kāi)放詞匯和交互式分割基準(zhǔn)測(cè)試中進(jìn)行了評(píng)估。

Q7：用于定量評(píng)估的數(shù)據(jù)集是什么？代碼有沒(méi)有開(kāi)源？

A7：本文使用了幾個(gè)開(kāi)放詞匯和交互式分割基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行定量評(píng)估，包括COCO-Stuff, ADE20K, ScribbleSup, and ReferItGame。作者已經(jīng)公開(kāi)了SEEM模型的代碼。

GitHub - UX-Decoder/Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once: Official implementation of the paper "Segment Everything Everywhere All at Once"Official implementation of the paper "Segment Everything Everywhere All at Once" - GitHub - UX-Decoder/Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once: Official implementation of the paper "Segment Everything Everywhere All at Once"https://github.com/UX-Decoder/Segment-Everything-Everywhere-All-At-OnceQ8：論文中的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果有沒(méi)有很好地支持需要驗(yàn)證的科學(xué)假設(shè)？

A8：是的，本文中的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果很好地支持了需要驗(yàn)證的科學(xué)假設(shè)。SEEM模型在多樣化、組合性、交互性和語(yǔ)義感知等方面表現(xiàn)出色，并在幾個(gè)開(kāi)放詞匯和交互式分割基準(zhǔn)測(cè)試中具有競(jìng)爭(zhēng)性的性能。

Q9：這篇論文到底有什么貢獻(xiàn)？

A9：本文提出了一種新方法來(lái)解決視覺(jué)理解中人工智能交互方面的全面研究問(wèn)題，特別是在分割任務(wù)中。作者提出了一種可提示、交互式模型SEEM，用于在圖像中一次性分割所有內(nèi)容，并且在幾個(gè)開(kāi)放詞匯和交互式分割基準(zhǔn)測(cè)試中具有競(jìng)爭(zhēng)性的性能。

Q10：下一步呢？有什么工作可以繼續(xù)深入？

A10：下一步，可以進(jìn)一步探索SEEM模型在其他視覺(jué)理解任務(wù)中的應(yīng)用，例如目標(biāo)檢測(cè)和圖像分類(lèi)。此外，可以進(jìn)一步改進(jìn)SEEM模型的性能和效率，并將其應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中。

參考文獻(xiàn)

https://arxiv.org/pdf/2304.06718.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2304.06718.pdf文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-429515.html

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