CaR技术

CaR（CLIP as RNN）是一种创新的循环神经网络框架，能够在无需额外训练数据的情况下，有效地进行零样本语义和指代图像分割任务。它通过保留预训练视觉-语言模型的广泛词汇空间，并利用迭代过程不断优化文本查询与掩膜提议的对齐度，显著提升了分割质量。