[논문리뷰] Multimodal Referring Segmentation: A Survey

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Multimodal Referring Segmentation: A Survey

저자: Henghui Ding, Song Tang, Shuting He, Chang Liu, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

키워드: Multimodal Learning, Referring Segmentation, Vision-Language Models, Image Segmentation, Video Segmentation, 3D Vision, Survey

핵심 연구 목표

이 논문은 이미지, 비디오, 3D 장면과 같은 다양한 시각적 맥락에서 텍스트 또는 오디오 참조 표현을 기반으로 특정 객체를 분할하는 다중모드 참조 분할(Multimodal Referring Segmentation) 분야에 대한 포괄적인 최신 조사를 제공하는 것을 목표로 합니다. 연구는 이 분야의 진화를 이해하고, 현재의 과제를 식별하며, 미래 연구 방향을 제시하는 데 중점을 둡니다.

핵심 방법론

본 조사는 다중모드 참조 분할을 위한 통일된 메타 아키텍처를 제시하고, 투 스테이지(Two-stage) 및 원 스테이지(One-stage) 패러다임을 포함한 대표적인 방법론을 검토합니다. 주요 구성 요소로는 시각, 텍스트, 오디오 인코더를 통한 특징 추출, 다중모드 상호작용(융합 및 정렬), 시간 처리, 분할 헤드, 그리고 훈련 목표 등이 상세히 분석됩니다. 특히 대규모 언어 모델(LLMs/MLLMs)의 통합이 강조됩니다.

주요 결과

이 분야는 2016년 이후 상당한 발전을 이루었으며, 특히 LLMs/MLLMs의 도입으로 추론 기반 분할에서 괄목할 만한 성능 향상이 있었습니다. 예를 들어, 이미지 참조 분할(RES)에서 OneRef-L은 RefCOCOg 검증 세트에서 75.68% mIoU를 달성했고, 비디오 객체 분할(RVOS)에서 VRS-HQ는 Ref-YouTube-VOS에서 71.00% J&F를 기록했습니다. 3D 참조 분할(3D-RES)에서는 IPDN이 ScanRefer에서 60.60% Acc@0.25의 최상위 성능을 보였습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

이 조사는 AI/ML 실무자들에게 다중모드 참조 분할의 광범위한 응용 가능성(예: 이미지/비디오 편집, 로봇 공학, 자율 주행)에 대한 통찰력을 제공합니다. 특히 대규모 비전-언어 모델(VLMs)의 활용이 복잡한 추론 및 실세계 시나리오에 대한 모델의 견고성을 향상시키는 핵심 동향임을 강조합니다. 범용적인 분할 에이전트 개발과 제한된 감독 하의 심층 추론 능력 강화는 향후 중요한 연구 및 개발 방향이 될 것입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.