Generalized Referring Expression Segmentation
Generalized Referring Expression Segmentation (GRES) 是一种计算机视觉任务，由 Liu 等人在 CVPR 2023 中提出。该任务旨在处理自然语言表达与图像中多个目标对象的对应关系，通过输入图像和指代表达，预测目标对象的掩码。GRES 的应用价值在于提升人机交互的自然性和准确性，特别是在复杂场景下的多对象识别和分割。
Generalized Referring Expression Segmentation (GRES) 是一种计算机视觉任务，由 Liu 等人在 CVPR 2023 中提出。该任务旨在处理自然语言表达与图像中多个目标对象的对应关系，通过输入图像和指代表达，预测目标对象的掩码。GRES 的应用价值在于提升人机交互的自然性和准确性，特别是在复杂场景下的多对象识别和分割。