研究提出面向视觉定位的主动学习框架

一项被 EMNLP 2026 Findings 接收的研究提出面向视觉定位（VG）的主动学习框架。该研究针对只有原始图像、没有文本标注的场景，用基础模型生成辅助的区域-文本对，并以新提出的“指代区域歧义度”作为采集函数，优先挑选跨区域竞争激烈的图像进行标注。 研究称，该框架在指代图像分割（RIS）和指代表达理解（REC）基准上稳定优于多个主动学习基线；配套标注界面让描述标注速度最高提升 1.6 倍。作者为 Junbeom Hong 等。

AI 根据报道生成 · 6 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。