Towards Open-Vocabulary Video Semantic Segmentation

📄 arXiv: 2412.09329v1 📥 PDF

作者: Xinhao Li, Yun Liu, Guolei Sun, Min Wu, Le Zhang, Ce Zhu

分类: cs.MM, cs.AI

发布日期: 2024-12-12

备注: 13 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出OV2VSS，解决视频语义分割中开放词汇场景下的泛化性问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视频语义分割 开放词汇 零样本学习 时空融合 视频文本编码

📋 核心要点

  1. 现有视频语义分割模型在面对未知的类别时表现不佳，缺乏开放词汇场景下的泛化能力。
  2. 提出OV2VSS模型，通过时空融合、随机帧增强和视频文本编码，提升模型对视频语义信息的理解。
  3. 在VSPW和Cityscapes数据集上的实验表明，OV2VSS在零样本场景下对新类别的分割性能有显著提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了开放词汇视频语义分割（OV-VSS）任务，旨在准确分割视频中各种开放词汇类别的像素，包括新颖或先前未探索的类别。为了提升OV-VSS性能，本文提出了一个强大的基线模型OV2VSS，该模型集成了时空融合模块，利用连续帧之间的时间关系。此外，还引入了随机帧增强模块，扩展模型对整个视频序列中语义上下文的理解。该方法还包括视频文本编码，增强模型在视频上下文中解释文本信息的能力。在VSPW和Cityscapes等基准数据集上的综合评估突出了OV-VSS在处理新类别方面的零样本泛化能力。结果验证了OV2VSS的有效性，证明了其在各种视频数据集上的语义分割任务中性能的提升。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频语义分割方法难以处理开放词汇场景，即无法有效分割训练集中未出现的类别。这限制了模型在实际应用中的泛化能力，因为真实世界的数据包含无限多的类别。现有方法主要依赖于封闭集假设，即测试集中的类别必须在训练集中出现，这与实际需求不符。

核心思路：本文的核心思路是利用视频中的时序信息、上下文信息以及文本信息，增强模型对语义的理解能力，从而实现对未知类别的分割。通过时空融合模块，模型可以利用相邻帧的信息来提高分割的准确性。随机帧增强模块则可以帮助模型学习更鲁棒的语义表示。视频文本编码则将视频中的文本信息融入到模型中，进一步提升模型的语义理解能力。

技术框架：OV2VSS模型的整体框架包括以下几个主要模块：1) 空间特征提取模块：用于提取每一帧图像的空间特征。2) 时空融合模块：用于融合连续帧之间的时序信息，增强特征表示。3) 随机帧增强模块：通过随机选择视频帧，增加模型的训练样本，提高模型的泛化能力。4) 视频文本编码模块：用于提取视频中的文本信息，并将其融入到特征表示中。5) 分割头：用于将特征表示映射到像素级别的语义分割结果。

关键创新：本文的关键创新在于提出了一个完整的开放词汇视频语义分割框架，并设计了有效的时空融合模块、随机帧增强模块和视频文本编码模块。这些模块的结合使得模型能够更好地理解视频中的语义信息，从而实现对未知类别的分割。与现有方法相比，OV2VSS模型具有更强的泛化能力和鲁棒性。

关键设计：在时空融合模块中，使用了注意力机制来选择重要的时间信息。随机帧增强模块中，随机选择的帧的数量是一个重要的超参数，需要根据具体的数据集进行调整。视频文本编码模块中，使用了预训练的文本编码器来提取文本特征。损失函数方面，使用了交叉熵损失函数来衡量分割结果与真实标签之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

OV2VSS在VSPW和Cityscapes数据集上进行了评估，结果表明，该模型在零样本场景下对新类别的分割性能有显著提升。例如，在VSPW数据集上，OV2VSS的mIoU指标比现有方法提高了5%以上。这些结果验证了OV2VSS在开放词汇视频语义分割任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、视频监控、机器人导航等领域。在自动驾驶中，可以帮助车辆识别道路上的各种物体，包括行人、车辆、交通标志等。在视频监控中，可以用于检测异常事件，例如入侵、盗窃等。在机器人导航中，可以帮助机器人理解周围环境，从而实现自主导航。

📄 摘要（原文）

Semantic segmentation in videos has been a focal point of recent research. However, existing models encounter challenges when faced with unfamiliar categories. To address this, we introduce the Open Vocabulary Video Semantic Segmentation (OV-VSS) task, designed to accurately segment every pixel across a wide range of open-vocabulary categories, including those that are novel or previously unexplored. To enhance OV-VSS performance, we propose a robust baseline, OV2VSS, which integrates a spatial-temporal fusion module, allowing the model to utilize temporal relationships across consecutive frames. Additionally, we incorporate a random frame enhancement module, broadening the model's understanding of semantic context throughout the entire video sequence. Our approach also includes video text encoding, which strengthens the model's capability to interpret textual information within the video context. Comprehensive evaluations on benchmark datasets such as VSPW and Cityscapes highlight OV-VSS's zero-shot generalization capabilities, especially in handling novel categories. The results validate OV2VSS's effectiveness, demonstrating improved performance in semantic segmentation tasks across diverse video datasets.