The Audio-Visual Segmentation (AVS) task aims to segment sounding objects in the visual space using audio cues. However, in this work, it is recognized that previous AVS methods show a heavy reliance on detrimental segmentation preferences related to audible objects, rather than precise audio guidance. We argue that the primary reason is that audio lacks robust semantics compared to vision, especially in multi-source sounding scenes, resulting in weak audio guidance over the visual space. Motivated by the the fact that text modality is well explored and contains rich abstract semantics, we propose leveraging text cues from the visual scene to enhance audio guidance with the semantics inherent in text. Our approach begins by obtaining scene descriptions through an off-the-shelf image captioner and prompting a frozen large language model to deduce potential sounding objects as text cues. Subsequently, we introduce a novel semantics-driven audio modeling module with a dynamic mask to integrate audio features with text cues, leading to representative sounding object features. These features not only encompass audio cues but also possess vivid semantics, providing clearer guidance in the visual space. Experimental results on AVS benchmarks validate that our method exhibits enhanced sensitivity to audio when aided by text cues, achieving highly competitive performance on all three subsets. Project page: \href{https://github.com/GeWu-Lab/Sounding-Object-Segmentation-Preference}{https://github.com/GeWu-Lab/Sounding-Object-Segmentation-Preference}


翻译:视听分割(AVS)任务旨在利用音频线索在视觉空间中分割发声物体。然而,本研究发现,以往的AVS方法表现出对与可听物体相关的有害分割偏好的严重依赖,而非精确的音频引导。我们认为,其主要原因在于与视觉相比,音频缺乏鲁棒的语义信息,尤其是在多声源场景中,导致音频对视觉空间的引导能力较弱。考虑到文本模态已被充分探索且包含丰富的抽象语义,我们提出利用视觉场景中的文本线索,通过文本固有的语义来增强音频引导。我们的方法首先通过现成的图像描述生成器获取场景描述,并提示一个冻结的大型语言模型来推断潜在的发声物体作为文本线索。随后,我们引入了一种新颖的语义驱动音频建模模块,该模块配备动态掩码,以将音频特征与文本线索相融合,从而生成具有代表性的发声物体特征。这些特征不仅包含音频线索,而且拥有生动的语义,为视觉空间提供了更清晰的引导。在AVS基准测试上的实验结果验证了我们的方法在文本线索辅助下对音频的敏感性得到增强,并在所有三个子集上实现了极具竞争力的性能。项目页面:\href{https://github.com/GeWu-Lab/Sounding-Object-Segmentation-Preference}{https://github.com/GeWu-Lab/Sounding-Object-Segmentation-Preference}

0
下载
关闭预览

相关内容

Graph Transformer近期进展
专知会员服务
65+阅读 · 2023年1月5日
【CVPR 2022】视觉提示调整(VPT),Vision Prompt Tuning
专知会员服务
32+阅读 · 2022年3月12日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
15+阅读 · 2022年5月14日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
12+阅读 · 2021年3月24日
Hierarchical Graph Capsule Network
Arxiv
20+阅读 · 2020年12月16日
Efficiently Embedding Dynamic Knowledge Graphs
Arxiv
14+阅读 · 2019年10月15日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Arxiv
11+阅读 · 2018年9月28日
Arxiv
11+阅读 · 2018年3月23日
VIP会员
最新内容
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
专知会员服务
0+阅读 · 18分钟前
《实现联合作战能力所需的技术》58页报告
专知会员服务
0+阅读 · 36分钟前
以色列运用人工智能优化空袭警报系统
专知会员服务
0+阅读 · 46分钟前
以色列在多条战线部署AI智能体
专知会员服务
1+阅读 · 54分钟前
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
12+阅读 · 4月25日
多智能体协作机制
专知会员服务
11+阅读 · 4月25日
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
9+阅读 · 4月25日
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
8+阅读 · 4月25日
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
12+阅读 · 4月25日
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
9+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
Graph Transformer近期进展
专知会员服务
65+阅读 · 2023年1月5日
【CVPR 2022】视觉提示调整(VPT),Vision Prompt Tuning
专知会员服务
32+阅读 · 2022年3月12日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
15+阅读 · 2022年5月14日
Knowledge Embedding Based Graph Convolutional Network
Arxiv
24+阅读 · 2021年4月23日
Arxiv
12+阅读 · 2021年3月24日
Hierarchical Graph Capsule Network
Arxiv
20+阅读 · 2020年12月16日
Efficiently Embedding Dynamic Knowledge Graphs
Arxiv
14+阅读 · 2019年10月15日
Arxiv
12+阅读 · 2019年2月26日
Arxiv
11+阅读 · 2018年9月28日
Arxiv
11+阅读 · 2018年3月23日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员