Zusammenfassung - SeC: Fortschritt in der komplexen Videoobjektscherei durch progressiven Konzeptaufbau

SeC: Fortschritt in der komplexen Videoobjektscherei durch progressiven Konzeptaufbau

2025-07-21 17:59:02

{"Zhixiong Zhang","Shuangrui Ding","Xiaoyi Dong","Songxin He","Jianfan Lin","Junsong Tang","Yuhang Zang","Yuhang Cao","Dahua Lin","Jiaqi Wang"}

{cs.CV,cs.AI}

Dieser Beitrag stellt das Segment-Konzept (SeC) vor, ein neuartiges Video-Objekt-Segmentierungsrahmenwerk, das über traditionelle Erscheinungsform-basierte Abstimmungen hinausgeht, indem es hochrangiges, objektorientiertes Denken nutzt. Das Ziel von SeC ist es, die Beschränkungen bestehender Methoden bei der Handhabung komplexer Szenarien mit drastischen visuellen Veränderungen, Verdeckungen und Szenenveränderungen zu überwinden. ### Hauptbeiträge 1. **Konzeptgesteuerte Segmentation**: SeC weicht von konventionellem Feature-Matching ab und konstruiert und nutzt schrittweise höhere, objektorientierte Representationen. Es nutzt Große Vision-Sprach-Modelle (LVLM) zur Integration von visuellen Hinweisen über verschiedene Frames hinweg und konstruiert robuste konzeptuelle Vorausberechnungen. 2. **LVLM-basierte Konzeptlenkung**: Während der Inferenz bildet SeC eine umfassende semantische Repräsentation des Ziels auf Basis verarbeiteter Frames, was eine robuste Segmentation nachfolgender Frames ermöglicht. Es balanciert adaptiv LVLM-basiertes semantisches Denken mit verbessertem Feature-Matching aus und passt die berechnungstechnischen Anstrengungen dynamisch an die Szenenkomplexität an. 3. **Semantische komplizierte Szenarien Video-Objekt-Segmentierungs-Benchmark (SeCVOS)**: Um VOS-Methoden in Szenarien zu bewerten, die hochrangiges konzeptuelles Denken und eine robuste semantische Verständigung erfordern, führt das Papier SeCVOS ein, ein Benchmark mit 160 manuell annotierten Multi-Szenario-Videos, der Modelle mit erheblichen Erscheinungsunterschieden und dynamischen Szenenveränderungen herausfordern soll. ### Methodik SeC besteht aus zwei Hauptkomponenten: 1. **Konzeptlenkung mit LVLM**: Eine dünn besetzte Schlüsselbildbank wird während des Videos beibehalten, um eine vielfältige Ansicht des Zielkonzepts an das LVLM zu liefern. Das LVLM zusammenfasst das Objektkonzept in ein spezielles Token, das dann als Konzeptlenkungsvector des Objektlevels extrahiert wird. 2. **Szenenanpassungsfähige Aktivierungsstrategie**: SeC verwendet eine scenespezifische Aktivierungsstrategie, um Effizienz und Genauigkeit auszugleichen. Es basiert auf leichten pixelbasierten Abstimmungen für die meisten Frames und aktiviert LVLM-basiertes konzeptuelles Denken, wenn erhebliche Szenenveränderungen erkannt werden. ### Experimente Das Papier bewertet SeC an mehreren standardmäßigen VOS-Benchmarks, einschließlich SA-V, LVOS, MOSE, DAVIS, YouTube-VOS und dem vorgeschlagenen SeCVOS. Die Ergebnisse zeigen, dass SeC signifikant überlegene Ergebnisse im Vergleich zu bestehenden State-of-the-Art-Modellen, einschließlich SAM 2 und seinen Varianten, bei allen Benchmarks erzielt. Besonders hervorzuheben ist, dass SeC einen 11,8-Punkte-Vorsprung über SAM 2.1 auf SeCVOS erzielt, was eine neue State-of-the-Art im konzeptorientierten Video-Objekt-Segmentieren etabliert. ### Schlussfolgerung SeC bietet eine vielversprechende Herangehensweise für Video-Objekt-Segmentierung durch die Nutzung hochrangigen, objektorientierten Denkens. Die Einführung von SeCVOS als Benchmark fördert die Bewertung und Entwicklung konzeptgesteuerter VOS-Methoden. Die Autoren hoffen, dass SeC und SeCVOS weitere Erkundungen des konzeptuellen Modellierens für langfristiges und semantisch fundiertes Video-Verständnis anregen werden.