One Token to Seg Them All: Language Instructed Reasoning Segmentation in Videos

📄 arXiv: 2409.19603v1 📥 PDF

作者: Zechen Bai, Tong He, Haiyang Mei, Pichao Wang, Ziteng Gao, Joya Chen, Lei Liu, Zheng Zhang, Mike Zheng Shou

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-29

备注: Accepted by NeurlPS 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

VideoLISA：基于语言指令的视频推理分割，实现时序一致性目标追踪

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频分割 语言指令 大型语言模型 时序一致性 目标追踪 多模态学习 视频理解

📋 核心要点

  1. 现有图像分割方法难以处理视频中的时序信息，导致分割结果在时间维度上不一致，影响视频理解任务。
  2. VideoLISA通过稀疏稠密采样策略平衡时序上下文和空间细节，并引入令牌实现跨帧分割和追踪。
  3. 在ReasonVOS等基准测试中，VideoLISA展现出卓越的性能，证明其在复杂推理和时序理解方面的优势。

📝 摘要（中文）

本文提出VideoLISA，一种基于视频的多模态大型语言模型，旨在解决视频中基于语言指令的推理分割问题。VideoLISA利用大型语言模型的推理能力和世界知识，并结合Segment Anything Model，生成视频中时序一致的分割掩码，其依据是语言指令。现有的基于图像的方法，如LISA，由于额外的时序维度，难以处理视频任务，这需要时序动态理解和跨帧一致的分割。VideoLISA通过将稀疏稠密采样策略集成到视频LLM中来解决这些挑战，该策略在计算约束内平衡了时间上下文和空间细节。此外，我们提出了一种使用专门设计的令牌的One-Token-Seg-All方法，使模型能够跨多个帧分割和跟踪对象。在包括我们新引入的ReasonVOS基准在内的各种基准上的广泛评估表明，VideoLISA在涉及复杂推理、时间理解和对象跟踪的视频对象分割任务中表现出色。虽然针对视频进行了优化，但VideoLISA也显示出对图像分割的有希望的泛化能力，揭示了其作为语言指导对象分割的统一基础模型的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频中基于语言指令的推理分割问题。现有方法，如直接将图像分割模型应用于视频，忽略了视频帧之间的时间相关性，导致分割结果在时间维度上不一致，无法有效进行视频理解和分析。此外，现有方法在处理需要复杂推理和上下文理解的视频分割任务时表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理能力和世界知识，结合视觉分割模型（Segment Anything Model），构建一个能够理解语言指令并生成时序一致分割掩码的视频分割模型。通过引入稀疏稠密采样策略，模型能够在计算资源有限的情况下，有效捕捉视频中的时间上下文信息。

技术框架：VideoLISA的整体框架是一个视频多模态大型语言模型。它首先使用稀疏稠密采样策略从视频中提取视觉特征，然后将这些特征与语言指令一起输入到LLM中。LLM利用其推理能力和世界知识，生成分割掩码的预测。最后，使用Segment Anything Model对预测进行细化，得到最终的分割结果。框架包含视频编码器、LLM、SAM解码器等模块。

关键创新：论文的关键创新在于以下几点：1) 提出了稀疏稠密采样策略，有效平衡了时间上下文和空间细节的捕捉。2) 引入了令牌，实现了One-Token-Seg-All方法，能够跨多个帧分割和跟踪对象。3) 构建了ReasonVOS基准，用于评估模型在复杂推理和时序理解方面的能力。与现有方法相比，VideoLISA能够更好地理解语言指令，并生成时序一致的分割结果。

关键设计：稀疏稠密采样策略：在关键帧上进行稠密采样，在非关键帧上进行稀疏采样，以平衡计算量和时间上下文信息。One-Token-Seg-All方法：使用令牌指示模型跟踪特定对象，并生成该对象在所有帧中的分割掩码。ReasonVOS基准：包含需要复杂推理和时序理解的视频分割任务，用于评估模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VideoLISA在ReasonVOS基准测试中取得了显著的性能提升，超越了现有的视频分割方法。实验结果表明，VideoLISA在处理需要复杂推理和时序理解的视频分割任务时具有显著优势。此外，VideoLISA在图像分割任务上也表现出良好的泛化能力，证明了其作为统一基础模型的潜力。具体性能数据需要在论文中查找。

🎯 应用场景

VideoLISA在视频编辑、自动驾驶、机器人导航、视频监控等领域具有广泛的应用前景。例如，在视频编辑中，用户可以通过简单的语言指令快速分割和编辑视频中的特定对象。在自动驾驶中，模型可以根据语言指令识别和跟踪道路上的车辆和行人，提高驾驶安全性。在机器人导航中，机器人可以根据指令分割和识别环境中的物体，从而更好地完成任务。

📄 摘要（原文）

We introduce VideoLISA, a video-based multimodal large language model designed to tackle the problem of language-instructed reasoning segmentation in videos. Leveraging the reasoning capabilities and world knowledge of large language models, and augmented by the Segment Anything Model, VideoLISA generates temporally consistent segmentation masks in videos based on language instructions. Existing image-based methods, such as LISA, struggle with video tasks due to the additional temporal dimension, which requires temporal dynamic understanding and consistent segmentation across frames. VideoLISA addresses these challenges by integrating a Sparse Dense Sampling strategy into the video-LLM, which balances temporal context and spatial detail within computational constraints. Additionally, we propose a One-Token-Seg-All approach using a specially designed token, enabling the model to segment and track objects across multiple frames. Extensive evaluations on diverse benchmarks, including our newly introduced ReasonVOS benchmark, demonstrate VideoLISA's superior performance in video object segmentation tasks involving complex reasoning, temporal understanding, and object tracking. While optimized for videos, VideoLISA also shows promising generalization to image segmentation, revealing its potential as a unified foundation model for language-instructed object segmentation. Code and model will be available at: https://github.com/showlab/VideoLISA.