InstructSeg: Unifying Instructed Visual Segmentation with Multi-modal Large Language Models

📄 arXiv: 2412.14006v1 📥 PDF

作者: Cong Wei, Yujie Zhong, Haoxian Tan, Yingsen Zeng, Yong Liu, Zheng Zhao, Yujiu Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-18

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

InstructSeg：统一多模态大语言模型的指令式视觉分割框架

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

关键词: 指令式分割 多模态大语言模型 视频理解 文本引导分割 端到端学习

📋 核心要点

  1. 现有文本引导的图像和视频分割方法通常独立开发，忽略了任务设置和解决方案的相似性。
  2. InstructSeg提出一个统一的端到端分割pipeline，利用对象感知的视频感知器和视觉引导的多粒度文本融合。
  3. InstructSeg在多种图像和视频分割任务中表现出色，超越了现有分割专家和基于MLLM的方法。

📝 摘要（中文）

受益于多模态大语言模型（MLLMs），图像和视频领域的文本引导通用分割模型近年来取得了快速进展。然而，这些方法通常是针对特定领域单独开发的，忽略了这两个领域在任务设置和解决方案上的相似性。本文将图像和视频级别的指代分割和推理分割统一为指令式视觉分割（IVS）。相应地，我们提出了InstructSeg，一个配备MLLMs的端到端分割pipeline，用于IVS。具体来说，我们采用了一个对象感知的视频感知器来从参考帧中提取时间和对象信息，从而促进全面的视频理解。此外，我们引入了视觉引导的多粒度文本融合，以更好地将全局和详细的文本信息与细粒度的视觉指导相结合。通过利用多任务和端到端训练，InstructSeg在各种图像和视频分割任务中表现出卓越的性能，超越了分割专家和基于MLLM的方法，且仅使用单个模型。我们的代码可在https://github.com/congvvc/InstructSeg获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决图像和视频领域中指令式视觉分割（IVS）任务，包括指代分割和推理分割。现有方法通常针对图像或视频单独设计，缺乏通用性，并且没有充分利用多模态大语言模型（MLLMs）的潜力。这些方法在处理复杂的视觉推理和细粒度分割时存在局限性。

核心思路：InstructSeg的核心思路是构建一个统一的、端到端的框架，能够同时处理图像和视频的指令式分割任务。通过引入对象感知的视频感知器和视觉引导的多粒度文本融合，InstructSeg能够更好地理解视觉内容和文本指令之间的关系，从而实现更精确的分割。

技术框架：InstructSeg的整体框架包含以下几个主要模块：1) 对象感知的视频感知器：用于从参考帧中提取时间和对象信息，增强视频理解能力。2) 视觉引导的多粒度文本融合：将全局和详细的文本信息与细粒度的视觉指导相结合，提升文本理解和视觉对齐能力。3) 分割模块：基于提取的视觉和文本特征，生成最终的分割结果。整个框架采用端到端的方式进行训练。

关键创新：InstructSeg的关键创新在于：1) 统一了图像和视频的指令式分割任务，提出了一个通用的解决方案。2) 引入了对象感知的视频感知器，能够更好地捕捉视频中的时序信息和对象关系。3) 提出了视觉引导的多粒度文本融合方法，能够更有效地利用文本信息进行分割。

关键设计：对象感知的视频感知器可能采用了Transformer结构，用于建模视频帧之间的关系。视觉引导的多粒度文本融合可能使用了注意力机制，用于将文本信息与视觉特征进行对齐。损失函数可能包括分割损失（例如交叉熵损失）和辅助损失（例如对比学习损失），用于提升分割的准确性和鲁棒性。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

InstructSeg在多个图像和视频分割任务上取得了显著的性能提升，超越了现有的分割专家和基于MLLM的方法。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找（未知），但摘要中明确指出InstructSeg使用单个模型就实现了优于其他方法的性能，这表明其具有很强的泛化能力和效率。

🎯 应用场景

InstructSeg具有广泛的应用前景，包括智能视频监控、自动驾驶、医学图像分析、机器人视觉等领域。它可以用于识别和分割图像或视频中的特定对象，例如在自动驾驶中识别行人、车辆和交通标志，在医学图像分析中分割肿瘤等。该研究的实际价值在于提供了一个通用的、高效的指令式分割解决方案，可以降低开发成本，提高分割精度。未来，InstructSeg可以进一步扩展到更多的视觉任务中，例如目标检测、图像生成等。

📄 摘要（原文）

Boosted by Multi-modal Large Language Models (MLLMs), text-guided universal segmentation models for the image and video domains have made rapid progress recently. However, these methods are often developed separately for specific domains, overlooking the similarities in task settings and solutions across these two areas. In this paper, we define the union of referring segmentation and reasoning segmentation at both the image and video levels as Instructed Visual Segmentation (IVS). Correspondingly, we propose InstructSeg, an end-to-end segmentation pipeline equipped with MLLMs for IVS. Specifically, we employ an object-aware video perceiver to extract temporal and object information from reference frames, facilitating comprehensive video understanding. Additionally, we introduce vision-guided multi-granularity text fusion to better integrate global and detailed text information with fine-grained visual guidance. By leveraging multi-task and end-to-end training, InstructSeg demonstrates superior performance across diverse image and video segmentation tasks, surpassing both segmentation specialists and MLLM-based methods with a single model. Our code is available at https://github.com/congvvc/InstructSeg.