URECA: Einzigartige Regionen-Beschreibung für Alles

URECA: Unique Region Caption Anything

April 7, 2025

Autoren: Sangbeom Lim, Junwan Kim, Heeji Yoon, Jaewoo Jung, Seungryong Kim

cs.AI

Zusammenfassung

Die Beschreibung auf Regionsebene zielt darauf ab, natürliche Sprachbeschreibungen für spezifische Bildregionen zu generieren und dabei deren charakteristische Merkmale hervorzuheben. Bisherige Methoden haben jedoch Schwierigkeiten, einzigartige Beschreibungen über mehrere Granularitäten hinweg zu erzeugen, was ihre praktische Anwendbarkeit einschränkt. Um den Bedarf an detailliertem Verständnis auf Regionsebene zu adressieren, stellen wir den URECA-Datensatz vor, einen groß angelegten Datensatz, der speziell für die Beschreibung von Regionen mit mehreren Granularitäten entwickelt wurde. Im Gegensatz zu früheren Datensätzen, die sich hauptsächlich auf auffällige Objekte konzentrieren, gewährleistet der URECA-Datensatz eine eindeutige und konsistente Zuordnung zwischen Regionen und Beschreibungen, indem er eine Vielzahl von Objekten, Teilen und Hintergrundelementen einbezieht. Kernstück hierbei ist ein stufenweiser Datenkuratierungsprozess, bei dem jede Stufe die Regionenauswahl und die Generierung von Beschreibungen schrittweise verfeinert. Durch die Nutzung von Multimodalen Großen Sprachmodellen (MLLMs) in jeder Stufe erzeugt unser Prozess einzigartige und kontextuell fundierte Beschreibungen mit verbesserter Genauigkeit und semantischer Vielfalt. Aufbauend auf diesem Datensatz präsentieren wir URECA, ein neuartiges Beschreibungsmodell, das entwickelt wurde, um Regionen mit mehreren Granularitäten effektiv zu kodieren. URECA bewahrt wesentliche räumliche Eigenschaften wie Position und Form durch einfache, aber wirkungsvolle Modifikationen bestehender MLLMs und ermöglicht so fein abgestufte und semantisch reiche Regionsbeschreibungen. Unser Ansatz führt dynamische Maskenmodellierung und einen hochauflösenden Maskenencoder ein, um die Einzigartigkeit der Beschreibungen zu verbessern. Experimente zeigen, dass URECA auf dem URECA-Datensatz state-of-the-art Leistung erzielt und sich gut auf bestehende Benchmarks für die Beschreibung auf Regionsebene verallgemeinern lässt.

English

Region-level captioning aims to generate natural language descriptions for specific image regions while highlighting their distinguishing features. However, existing methods struggle to produce unique captions across multi-granularity, limiting their real-world applicability. To address the need for detailed region-level understanding, we introduce URECA dataset, a large-scale dataset tailored for multi-granularity region captioning. Unlike prior datasets that focus primarily on salient objects, URECA dataset ensures a unique and consistent mapping between regions and captions by incorporating a diverse set of objects, parts, and background elements. Central to this is a stage-wise data curation pipeline, where each stage incrementally refines region selection and caption generation. By leveraging Multimodal Large Language Models (MLLMs) at each stage, our pipeline produces distinctive and contextually grounded captions with improved accuracy and semantic diversity. Building upon this dataset, we present URECA, a novel captioning model designed to effectively encode multi-granularity regions. URECA maintains essential spatial properties such as position and shape through simple yet impactful modifications to existing MLLMs, enabling fine-grained and semantically rich region descriptions. Our approach introduces dynamic mask modeling and a high-resolution mask encoder to enhance caption uniqueness. Experiments show that URECA achieves state-of-the-art performance on URECA dataset and generalizes well to existing region-level captioning benchmarks.