一文读懂GRES：从论文到代码的通用指代表达式分割完整指南

一文读懂GRES：从论文到代码的通用指代表达式分割完整指南

【免费下载链接】ReLA[CVPR 2023 Highlight & IJCV 2026] GRES: Generalized Referring Expression Segmentation项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ReLA

GRES（Generalized Referring Expression Segmentation）是CVPR 2023 Highlight论文提出的通用指代表达式分割技术，能够处理任意数量目标对象的指代表达，包括多目标和无目标场景。本文将从核心原理、安装部署到实际应用，为你提供一份完整的GRES技术入门指南。

🚀 GRES核心优势：超越传统指代表达分割

传统指代表达分割（RES）仅支持单一目标对象的表达式，而GRES通过创新架构实现了三大突破：

• 多目标支持：可处理"所有的人"、"站着的人"等复杂指称
• 无目标识别：能正确识别"除穿白衣服的孩子外所有人"等排除性表达
• 更高精度：在标准数据集上实现62.42%的cIoU和63.60%的gIoU指标

图1：GRES与传统RES的性能对比，绿色对勾表示正确分割结果

🔧 环境准备与安装步骤

基础依赖要求

• Python 3.7-3.9
• PyTorch 1.11.0
• CUDA 11.8
• Detectron2 0.6

四步安装流程

1. 安装Detectron2框架按照官方文档完成基础框架安装

2. 编译变形注意力模块

   sh gres_model/modeling/pixel_decoder/ops/make.sh

3. 安装依赖包

   pip install -r requirements.txt

4. 准备数据集遵循datasets/DATASET.md说明下载并配置gRefCOCO数据集

💻 快速上手：从模型下载到推理实践

模型下载

GRES提供三种不同 backbone 的预训练模型：

模型权重可从Google Drive下载

推理命令示例

python train_net.py \ --config-file configs/referring_swin_base.yaml \ --num-gpus 8 --dist-url auto --eval-only \ MODEL.WEIGHTS [path_to_weights] \ OUTPUT_DIR [output_dir]

📊 训练自定义模型

准备预训练权重

以Swin-Base为例：

wget https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_base_patch4_window12_384_22k.pth python tools/convert-pretrained-swin-model-to-d2.py swin_base_patch4_window12_384_22k.pth swin_base_patch4_window12_384_22k.pkl

开始训练

python train_net.py \ --config-file configs/referring_swin_base.yaml \ --num-gpus 8 --dist-url auto \ MODEL.WEIGHTS [path_to_weights] \ OUTPUT_DIR [path_to_weights]

配置文件说明

基础配置文件位于：

• configs/referring_R50.yaml
• configs/Base-COCO-InstanceSegmentation.yaml

可通过命令行添加自定义配置：

SOLVER.IMS_PER_BATCH 48 SOLVER.BASE_LR 0.00001

📚 技术架构解析

GRES的核心架构位于gres_model/GRES.py，主要包含：

• 骨干网络：支持ResNet和Swin Transformer

  • gres_model/modeling/backbone/resnet.py
  • gres_model/modeling/backbone/swin.py

• 像素解码器：采用多尺度变形注意力机制

  • gres_model/modeling/pixel_decoder/msdeformattn.py

• Transformer解码器：处理语言查询与视觉特征

  • gres_model/modeling/transformer_decoder/referring_transformer_decoder.py

🤝 项目贡献与引用

GRES基于多个优秀开源项目构建，包括：

• refer
• Mask2Former
• Detectron2

如果你的研究使用了GRES，请引用以下论文：

@inproceedings{GRES, title={{GRES}: Generalized Referring Expression Segmentation}, author={Liu, Chang and Ding, Henghui and Jiang, Xudong}, booktitle={CVPR}, year={2023} }

🔄 项目更新与未来发展

• 2023/08/29：更新数据集文件，优化ref_id和sent_id编号
• 2023/08/16：发布视频指代表达分割数据集MeViS

未来GRES将继续优化模型效率，拓展更多应用场景，敬请关注项目更新。

通过本文的指南，你已经掌握了GRES的核心概念和使用方法。无论是学术研究还是实际应用，GRES都为指代表达分割任务提供了强大的解决方案。现在就开始你的GRES之旅吧！

要获取完整代码，请克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ReLA

【免费下载链接】ReLA[CVPR 2023 Highlight & IJCV 2026] GRES: Generalized Referring Expression Segmentation项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/ReLA