一文读懂GRES从论文到代码的通用指代表达式分割完整指南【免费下载链接】ReLA[CVPR 2023 Highlight IJCV 2026] GRES: Generalized Referring Expression Segmentation项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ReLAGRESGeneralized Referring Expression Segmentation是CVPR 2023 Highlight论文提出的通用指代表达式分割技术能够处理任意数量目标对象的指代表达包括多目标和无目标场景。本文将从核心原理、安装部署到实际应用为你提供一份完整的GRES技术入门指南。 GRES核心优势超越传统指代表达分割传统指代表达分割RES仅支持单一目标对象的表达式而GRES通过创新架构实现了三大突破多目标支持可处理所有的人、站着的人等复杂指称无目标识别能正确识别除穿白衣服的孩子外所有人等排除性表达更高精度在标准数据集上实现62.42%的cIoU和63.60%的gIoU指标图1GRES与传统RES的性能对比绿色对勾表示正确分割结果 环境准备与安装步骤基础依赖要求Python 3.7-3.9PyTorch 1.11.0CUDA 11.8Detectron2 0.6四步安装流程安装Detectron2框架按照官方文档完成基础框架安装编译变形注意力模块sh gres_model/modeling/pixel_decoder/ops/make.sh安装依赖包pip install -r requirements.txt准备数据集遵循datasets/DATASET.md说明下载并配置gRefCOCO数据集 快速上手从模型下载到推理实践模型下载GRES提供三种不同 backbone 的预训练模型BackbonecIoUgIoU资源需求Resnet-5039.5338.62低Swin-Tiny57.7356.86中Swin-Base62.4263.60高模型权重可从Google Drive下载推理命令示例python train_net.py \ --config-file configs/referring_swin_base.yaml \ --num-gpus 8 --dist-url auto --eval-only \ MODEL.WEIGHTS [path_to_weights] \ OUTPUT_DIR [output_dir] 训练自定义模型准备预训练权重以Swin-Base为例wget https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_base_patch4_window12_384_22k.pth python tools/convert-pretrained-swin-model-to-d2.py swin_base_patch4_window12_384_22k.pth swin_base_patch4_window12_384_22k.pkl开始训练python train_net.py \ --config-file configs/referring_swin_base.yaml \ --num-gpus 8 --dist-url auto \ MODEL.WEIGHTS [path_to_weights] \ OUTPUT_DIR [path_to_weights]配置文件说明基础配置文件位于configs/referring_R50.yamlconfigs/Base-COCO-InstanceSegmentation.yaml可通过命令行添加自定义配置SOLVER.IMS_PER_BATCH 48 SOLVER.BASE_LR 0.00001 技术架构解析GRES的核心架构位于gres_model/GRES.py主要包含骨干网络支持ResNet和Swin Transformergres_model/modeling/backbone/resnet.pygres_model/modeling/backbone/swin.py像素解码器采用多尺度变形注意力机制gres_model/modeling/pixel_decoder/msdeformattn.pyTransformer解码器处理语言查询与视觉特征gres_model/modeling/transformer_decoder/referring_transformer_decoder.py 项目贡献与引用GRES基于多个优秀开源项目构建包括referMask2FormerDetectron2如果你的研究使用了GRES请引用以下论文inproceedings{GRES, title{{GRES}: Generalized Referring Expression Segmentation}, author{Liu, Chang and Ding, Henghui and Jiang, Xudong}, booktitle{CVPR}, year{2023} } 项目更新与未来发展2023/08/29更新数据集文件优化ref_id和sent_id编号2023/08/16发布视频指代表达分割数据集MeViS未来GRES将继续优化模型效率拓展更多应用场景敬请关注项目更新。通过本文的指南你已经掌握了GRES的核心概念和使用方法。无论是学术研究还是实际应用GRES都为指代表达分割任务提供了强大的解决方案。现在就开始你的GRES之旅吧要获取完整代码请克隆仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ReLA【免费下载链接】ReLA[CVPR 2023 Highlight IJCV 2026] GRES: Generalized Referring Expression Segmentation项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ReLA创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考