amris: сегментация изображений с учетом выравнивания

AMLRIS – это метод обучения для сегментации изображений по указанию, который учитывает выравнивание. Этот метод решает проблему неточного выравнивания между текстовыми описаниями и соответствующими областями изображения.

Суть AMLRIS заключается в использовании маскированного обучения, при котором части изображения скрываются, а модель обучается предсказывать скрытые пиксели, опираясь на текстовое описание. В AMLRIS этот процесс дополнен механизмом выравнивания, который помогает модели лучше сопоставлять слова в описании с областями на изображении.

Для достижения этого выравнивания AMLRIS использует стратегию маскирования, которая ориентирована на выравнивание. Это означает, что маскирование не является случайным, а скорее направлено на области изображения, которые плохо выровнены с текстовым описанием. Это позволяет модели сосредоточиться на тех областях, где требуется наибольшее улучшение.

В результате, AMLRIS демонстрирует улучшенные результаты по сравнению с другими методами сегментации изображений по указанию, особенно в случаях, когда выравнивание между текстом и изображением является сложным.