ViLLa: Video Reasoning Segmentation with Large Language Model
作者: Rongkun Zheng, Lu Qi, Xi Chen, Yi Wang, Kun Wang, Yu Qiao, Hengshuang Zhao
分类: cs.CV
发布日期: 2024-07-18 (更新: 2025-03-16)
备注: 15 pages,7 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
ViLLa：利用大语言模型实现视频推理分割，解决复杂场景下的定位与跟踪难题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频推理分割 大语言模型 多模态学习 长视频理解 上下文推理 时间建模 目标跟踪
📋 核心要点
- 现有视频推理分割方法在复杂场景下，难以准确区分和推断用户查询中的目标。
- ViLLa通过上下文合成器、分层时间同步器和关键片段采样器，提升复杂场景下的推理分割能力。
- ViLLa在多个数据集上取得了SOTA结果，并构建了新的VRS基准VideoReasonSeg。
📝 摘要（中文）
本文提出ViLLa：一种基于大语言模型的视频推理分割方法，旨在解决现有方法在长时序、多目标、快速运动和严重遮挡等复杂场景下的局限性。ViLLa通过以下核心创新来应对这些挑战：(1) 上下文合成器，动态编码用户意图和视频上下文，以实现精确推理，解决复杂查询中的歧义；(2) 分层时间同步器，通过在局部和全局时间尺度上建模多目标交互，解耦复杂时间场景中的多目标交互；(3) 关键片段采样器，自适应地将长视频分割成更短但语义密集的片段，以减少冗余，从而高效处理长视频。此外，为了促进该领域的进一步研究，我们构建了一个新的视频推理分割基准VideoReasonSeg。实验结果表明，ViLLa在VideoReasonSeg、Ref-YouTube-VOS、Ref-DAVIS17、MeViS和ReVOS等数据集上均取得了最先进的结果，有效提升了多模态大语言模型的视频推理分割能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频推理分割方法在处理真实场景时面临挑战，尤其是在长时序视频中存在多个目标、快速运动和严重遮挡的情况下，模型难以准确理解用户意图并进行目标定位和跟踪。现有方法无法有效区分用户查询中的目标，导致推理分割性能下降。
核心思路：ViLLa的核心思路是将用户意图与视频上下文动态结合，通过分层的时间建模来解耦多目标交互，并采用关键片段采样来提高长视频处理的效率。这种设计旨在解决复杂场景下的歧义性、多目标交互和计算冗余问题。
技术框架：ViLLa的整体框架包含三个主要模块：上下文合成器、分层时间同步器和关键片段采样器。首先，关键片段采样器将长视频分割成语义密集的片段。然后，上下文合成器将用户意图与视频上下文进行编码，以进行准确的推理。最后，分层时间同步器在局部和全局时间尺度上建模多目标交互，从而实现精确的视频推理分割。
关键创新：ViLLa的关键创新在于三个方面：(1) 上下文合成器，它动态地融合用户意图和视频上下文，解决了复杂查询中的歧义性；(2) 分层时间同步器，它通过在不同时间尺度上建模多目标交互，提高了对复杂时间场景的理解能力；(3) 关键片段采样器，它自适应地选择信息量大的视频片段，减少了计算冗余。这些创新使得ViLLa能够有效地处理长时序、多目标和遮挡等复杂场景。
关键设计：上下文合成器可能采用了注意力机制或Transformer结构，以动态地融合用户意图和视频上下文。分层时间同步器可能使用了多层LSTM或Transformer来建模局部和全局时间依赖关系。关键片段采样器可能基于视频帧的视觉特征或语义信息来选择关键片段。具体的损失函数和网络结构细节需要在论文的详细描述中查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ViLLa在VideoReasonSeg、Ref-YouTube-VOS、Ref-DAVIS17、MeViS和ReVOS等多个视频推理分割数据集上取得了state-of-the-art的结果。具体性能提升幅度未知，但摘要强调了其在复杂场景下的有效性，表明ViLLa显著优于现有方法。新构建的VideoReasonSeg数据集也为该领域的研究提供了新的基准。
🎯 应用场景
ViLLa在视频编辑、智能监控、自动驾驶、人机交互等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助用户更精确地编辑视频内容，提高智能监控系统的目标检测和跟踪能力，增强自动驾驶系统的环境感知能力，并改善人机交互的自然性和准确性。该研究的未来影响在于推动多模态大语言模型在视频理解领域的应用。
📄 摘要（原文）
Recent efforts in video reasoning segmentation (VRS) integrate large language models (LLMs) with perception models to localize and track objects via textual instructions, achieving barely satisfactory results in simple scenarios. However, they struggled to discriminate and deduce the objects from user queries in more real-world scenes featured by long durations, multiple objects, rapid motion, and heavy occlusions. In this work, we analyze the underlying causes of these limitations, and present ViLLa: Video reasoning segmentation with Large Language Model. Remarkably, our ViLLa manages to tackle these challenges through multiple core innovations: (1) a context synthesizer that dynamically encodes the user intent with video contexts for accurate reasoning, resolving ambiguities in complex queries, and (2) a hierarchical temporal synchronizer that disentangles multi-object interactions across complex temporal scenarios by modelling multi-object interactions at local and global temporal scales. To enable efficient processing of long videos, ViLLa incorporates (3) a key segment sampler that adaptively partitions long videos into shorter but semantically dense segments for less redundancy. What's more, to promote research in this unexplored area, we construct a VRS benchmark, VideoReasonSeg, featuring different complex scenarios. Our model also exhibits impressive state-of-the-art results on VideoReasonSeg, Ref-YouTube-VOS, Ref-DAVIS17, MeViS, and ReVOS. Both quantitative and qualitative experiments demonstrate that our method effectively enhances video reasoning segmentation capabilities for multimodal LLMs. The code and dataset will be available at https://github.com/rkzheng99/ViLLa.