效果很好，文本增加一个词，就能找到对应的分割地方，给出的无用标签也不会去错误分割，而且能理解文本意思，例如dog和pet都能把狗给分割出来
image encoder使用DPT分割模型，大致架构为ViT+decoder，decoder的作用是把bottleneck feature慢慢upscale上去，得到特征图
文本和图片的特征图的C一般为512或768
将两个特征矩阵在C维度上相乘，得到HxWxN的矩阵，N是文本标签个数
将最后的矩阵去和ground truth mask去做交叉熵，而不是像CLIP一样做对比学习的loss，因此它不是一个无监督学习的工作，是有监督的
创新点在于把文本特征通过矩阵相乘融入图像特征中
论文中text encoder沿用了冻结的CLIP text encoder，因为分割任务的数据集还是不够大，fine-tune容易带偏CLIP预训练出的参数
spatial regularization block里是conv或者depthwise conv层，目的是为了多理解理解文本和视觉到底应该怎么去交互，2个block效果最好
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