增强GPT4v的Grounding能力,video-level

开源链接:

appletea233/AL-Ref-SAM2: AL-Ref-SAM 2: Unleashing the Temporal-Spatial Reasoning Capacity of GPT for Training-Free Audio and Language Referenced Video Object Segmentation (github.com)

 In this project, we propose an Audio-Language-Referenced SAM 2 (AL-Ref-SAM 2) pipeline to explore the training-free paradigm for audio and language-referenced video object segmentation, namely AVS and RVOS tasks. We propose a novel GPT-assisted Pivot Selection (GPT-PS) module to instruct GPT-4 to perform two-step temporal-spatial reasoning for sequentially selecting pivot frames and pivot boxes, thereby providing SAM 2 with a high-quality initial object prompt. Furthermore, we propose a Language-Binded Reference Unification (LBRU) module to convert audio signals into language-formatted references, thereby unifying the formats of AVS and RVOS tasks in the same pipeline. Extensive experiments on both tasks show that our training-free AL-Ref-SAM 2 pipeline achieves performances comparable to or even better than fully-supervised fine-tuning methods.

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