多模态指代分割综述

主要观点总结

本文综述了多模态指代分割领域的研究进展。多模态指代分割是根据文本或语音格式的指代表达，在图像、视频和三维场景等视觉场景中分割目标物体的任务。文章介绍了该领域的背景，包括问题定义、常用数据集和代表性方法。文章还探讨了真实世界复杂性挑战的广义指代表达方法以及相关任务与实际应用，并在标准基准上提供了广泛的性能对比。文章旨在统一不同视觉场景下的多样指代模态，为该领域提供连贯、结构化的理解。

关键观点总结

关键观点1: 多模态指代分割的背景和重要性

多模态指代分割在实际应用中发挥着关键作用，如图像/视频编辑、机器人、自动驾驶等。近年来，该领域得到了越来越多的关注。

关键观点2: 多模态指代分割的定义和范围

多模态指代分割旨在根据指代表达（如文本或音频）在图像、视频和三维场景中对目标对象进行分割。本文聚焦于图像、视频和三维场景中的指代分割研究，以及文本、音频与全模态三种主要指代模态。

关键观点3: 多模态指代分割的挑战和方法

多模态指代分割面临诸多挑战，如自由形式的指代表达、细粒度多模态理解与对齐、多样表达风格与语言-视觉变异等。本文提出了统一的指代分割元架构，并系统回顾了图像、视频和三维场景中的代表性方法。

关键观点4: 广义指代表达方法

为解决真实世界复杂性挑战，本文讨论了广义指代表达（GREx）方法。

关键观点5: 相关任务与实际应用

多模态指代分割在图像/视频编辑、机器人、自动驾驶等实际应用中具有重要作用。本文还探讨了相关任务与应用。