摘要
指代短语理解(referring expression comprehension,REC)任务的目的是定位输入短语所指代的图像区域,其中最主要的挑战之一是在图像中建立和定位由输入短语描述的物体之间的关系.现有的主流方法之一是根据物体本身的特性以及与其他物体的关系对当前物体进行打分,将得分最高的物体作为预测的被指代区域.然而,这类方法往往只考虑物体与其周围环境之间的关系,而忽略了输入短语中所描述的周围环境之间的交互关系,这大大影响了对物体间关系的建模.为了解决这一问题,提出了关系聚合网络(relationship aggregation network,RAN)来构建物体之间的关系,进而预测输入短语所指代的内容.具体来说,利用图注意力网络建模图像物体之间完备的关系;然后利用跨模态注意力方法选择与输入短语最相关的关系进行聚合;最后,计算目标区域与输入短语之间的匹配分数.除此之外,对指代短语理解中的擦除方法进行了改进,通过自适应扩充擦除范围的方式促使模型利用更多的线索来定位正确的区域.在3个广泛使用的基准数据集上进行了大量的实验,结果证明了所提出方法的优越性.
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