Segment Anything for Videos: A Systematic Survey
作者: Chunhui Zhang, Yawen Cui, Weilin Lin, Guanjie Huang, Yan Rong, Li Liu, Shiguang Shan
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-07-31
备注: https://github.com/983632847/SAM-for-Videos
💡 一句话要点
对视频领域SAM进行系统性综述，填补了现有图像领域综述的空白。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频分割 分割一切模型 SAM 视频理解 视频生成 视频编辑 基础模型 视觉基础模型
📋 核心要点
- 现有关于SAM的综述主要集中在图像处理任务，缺乏对视频领域SAM的全面深入研究。
- 本文对视频领域的SAM进行了系统性综述，涵盖视频理解、生成和编辑三大关键领域。
- 通过分析现有方法的优缺点，并对比实验结果，为未来视频SAM的研究方向提供指导。
📝 摘要（中文）
随着分割一切模型（SAM）在计算机视觉领域的巨大成功，探索任务无关的视觉基础模型的热情被激发。SAM凭借其卓越的零样本泛化能力，正在挑战许多传统的计算机视觉范式，不仅在各种图像分割和多模态分割任务（例如，文本到掩码）中，而且在视频领域中都表现出非凡的性能。此外，最新发布的SAM 2再次激发了图像和视频领域中可提示视觉分割的研究热情。然而，现有的综述主要集中于SAM在各种图像处理任务中的应用，而对视频领域进行全面而深入的综述明显缺失。为了弥补这一空白，本文对基础模型时代下用于视频的SAM进行了系统性综述。作为第一个回顾SAM在视频领域进展的工作，本文重点关注其在各种任务中的应用，讨论其最新进展以及在广泛应用上开发基础模型的创新机会。我们首先简要介绍SAM和视频相关研究领域的背景。随后，我们提出了一个系统的分类法，将现有方法分为三个关键领域：视频理解、视频生成和视频编辑，分析并总结了它们的优点和局限性。此外，还提供了基于SAM的方法和当前最先进方法在代表性基准上的比较结果，以及深刻的分析。最后，我们讨论了当前研究面临的挑战，并设想了SAM在视频及其他领域的一些未来研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在视频理解、视频生成和视频编辑等任务中，对SAM的应用缺乏系统性的梳理和分析。虽然SAM在图像领域取得了显著进展，但其在视频领域的应用仍面临诸多挑战，例如时序一致性、计算成本高等问题，需要针对视频特性进行专门研究。
核心思路：本文的核心思路是对现有基于SAM的视频处理方法进行分类和总结，分析其在不同任务中的优缺点，并探讨未来发展方向。通过构建一个系统的分类框架，帮助研究人员更好地理解SAM在视频领域的应用现状和潜在机会。
技术框架：本文构建了一个三层的分类框架，将现有方法分为视频理解、视频生成和视频编辑三个主要领域。在每个领域中，进一步分析了不同方法的具体实现方式和性能表现。同时，对SAM在视频领域的应用进行了案例分析，并总结了现有方法的局限性。
关键创新：本文最大的创新在于首次对视频领域的SAM进行了系统性的综述，填补了该领域的空白。通过对现有方法的分类和分析，为研究人员提供了一个全面的视角，帮助他们更好地理解SAM在视频领域的应用现状和未来发展方向。
关键设计：本文的关键设计在于构建了一个清晰的分类框架，将现有方法分为视频理解、视频生成和视频编辑三个主要领域。此外，本文还对SAM在视频领域的应用进行了案例分析，并总结了现有方法的局限性，为未来的研究提供了指导。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文对比了基于SAM的方法和当前最先进方法在代表性基准上的性能，并进行了深入分析。虽然具体性能数据未在摘要中给出，但强调了对这些比较结果的深刻分析，暗示了SAM在某些视频任务上具有竞争力，并指出了现有方法的优缺点。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于视频监控、自动驾驶、视频编辑、电影制作等多个领域。通过利用SAM强大的分割能力，可以实现对视频内容的精准理解和编辑，提高视频处理的效率和质量。未来，随着SAM技术的不断发展，有望在更多视频相关领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
The recent wave of foundation models has witnessed tremendous success in computer vision (CV) and beyond, with the segment anything model (SAM) having sparked a passion for exploring task-agnostic visual foundation models. Empowered by its remarkable zero-shot generalization, SAM is currently challenging numerous traditional paradigms in CV, delivering extraordinary performance not only in various image segmentation and multi-modal segmentation (\eg, text-to-mask) tasks, but also in the video domain. Additionally, the latest released SAM 2 is once again sparking research enthusiasm in the realm of promptable visual segmentation for both images and videos. However, existing surveys mainly focus on SAM in various image processing tasks, a comprehensive and in-depth review in the video domain is notably absent. To address this gap, this work conducts a systematic review on SAM for videos in the era of foundation models. As the first to review the progress of SAM for videos, this work focuses on its applications to various tasks by discussing its recent advances, and innovation opportunities of developing foundation models on broad applications. We begin with a brief introduction to the background of SAM and video-related research domains. Subsequently, we present a systematic taxonomy that categorizes existing methods into three key areas: video understanding, video generation, and video editing, analyzing and summarizing their advantages and limitations. Furthermore, comparative results of SAM-based and current state-of-the-art methods on representative benchmarks, as well as insightful analysis are offered. Finally, we discuss the challenges faced by current research and envision several future research directions in the field of SAM for video and beyond.