Generalized Referring Expression Segmentation
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Generalized Referring Expression Segmentation (GRES), introduced by Liu et al in CVPR 2023, allows expressions indicating any number of target objects. GRES takes an image and a referring expression as input, and requires mask prediction of the target object(s).
코드
관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.
https://github.com/Dmmm1997/DeRIS
공식 코드https://github.com/RobertLuo1/HDC
공식 코드https://github.com/buptlwz/mabp
공식 코드Bring Adaptive Binding Prototypes to Generalized Referring Expression Segmentation
https://github.com/henghuiding/ReLA
공식 코드https://github.com/henghuiding/Vision-Language-Transformer
공식 코드Vision-Language Transformer and Query Generation for Referring Segmentation
https://github.com/leaplabthu/gsva
공식 코드GSVA: Generalized Segmentation via Multimodal Large Language Models
https://github.com/lichengunc/MAttNet
공식 코드MAttNet: Modular Attention Network for Referring Expression Comprehension
https://github.com/robertluo1/cohd
공식 코드https://github.com/yz93/lavt-ris
공식 코드LAVT: Language-Aware Vision Transformer for Referring Image Segmentation
https://github.com/zamling/psalm
공식 코드https://github.com/henghuiding/grefcoco
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.