MGCAフレームワークは、従来のアプローチが直面していた粒度ギャップを効果的に解決する点で優れています。従来の手法では、訓練中に粗い画像/領域-テキストの対応を学習し、推論時にグループ/ピクセルレベル予測を行っていました。しかし、MGCAはオブジェクト・領域・ピクセルレベルで明示的な対応を構築し、多粒度横断的コントラスティブ学習を促進します。さらに、過去のグループおよびピクセル予測単位で発生した問題（例：過剰分割や不足分割）を効果的に軽減する適応型意味単位も導入されています。