Motivation & Abs
Generalized Referring Expression Segmentation (GRES)：相比于原始的RES任务，一个文本描述里可能出现多个需要分割的物体，或者没有需要分割的物体，难点在于建模不同实体之间复杂的空间关系，以及识别不存在的描述。现有的方法如LISA难以处理GRES任务，为此作者提出了GSVA，利用多个<SEG>提示分割模型生成多个mask，同时插入<REJ> token以应对没有需要分割的物体的情况。
Method
结构
与LISA类似，GSVA的结构分为MLLM（作为对齐的视觉语言认知模块）以及分割基础模型（SFM）。MLLM由decoder-based LLM \(F_{LLM}\)（自回归的形式生成文本应答）以及vision encoder \(F_{V1}\)从输入图像提取特征，还有一个线性层对齐两个模态的特征。
不同的是，LISA 假设输入图像及其相应指令中仅存在一个目标来进行分割。然而 GSVA 将其扩展到具有多个目标和空目标的新场景，包括多个 [SEG] 标记来调用分割和 [REJ] 标记来拒绝图像中不存在的不合理指示目标。如图，GSVA 在输出序列中支持多个 [SEG]/[REJ] token，选择所有 [SEG] token并丢弃每个 [REJ] token。
GRES: Task and Challenges
Task
Generalized Referring Expression Segmentation (GRES)不对一个文本表达中的参考目标数量作出限制，目标可以是多个实例，或者没有目标。
Challenges
多目标 / 无目标。
对比Reasoning Segmentation
reasoning segmentation的指令更加隐式 / 复杂；而GRES则需要模型理解复杂的空间关系。
Multiple [SEG] Tokens for Multiple Targets
为了防止歧义，每个seg token前先给出mask的expression。这种能力可以看做隐式多模态上下文学习（ICL）。
Rejecting Empty Targets via [REJ] Tokens
GRES中与expression不匹配的目标应该被视为空目标（负样本），之前的方法如LISA则无法识别这些负样本（不存在对应的训练数据）。为此，GSVA对于图像中不存在但在expression中出现的目标预测为[REJ]：
实验
