AVS-Mamba: Exploring Temporal and Multi-modal Mamba for Audio-Visual Segmentation

📄 arXiv: 2501.07810v1 📥 PDF

作者: Sitong Gong, Yunzhi Zhuge, Lu Zhang, Yifan Wang, Pingping Zhang, Lijun Wang, Huchuan Lu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-14

备注: Accepted to IEEE Transactions on Multimedia (TMM)

💡 一句话要点

AVS-Mamba：探索时序和多模态Mamba模型用于音视频分割

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 音视频分割 多模态融合 Mamba模型 状态空间模型 长程依赖 时序建模 跨模态学习

📋 核心要点

  1. Transformer在音视频分割中处理长程依赖时计算成本高昂，限制了其在复杂场景的应用。
  2. AVS-Mamba利用选择性状态空间模型，通过时序Mamba块和视觉-音频融合块实现高效的音视频分割。
  3. 该方法在AVSBench-object和AVSBench-semantic数据集上取得了新的SOTA结果，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

音视频分割(AVS)的核心在于定位和描绘视频流中发声的物体。虽然基于Transformer的方法已经显示出潜力，但由于二次计算成本，它们在处理长程依赖关系方面存在困难，这在复杂场景中构成瓶颈。为了克服这一限制，并以线性复杂度促进复杂的多模态理解，我们引入了AVS-Mamba，一种选择性状态空间模型来解决AVS任务。我们的框架包含两个用于视频理解和跨模态学习的关键组件：用于顺序视频处理的时序Mamba块和用于高级音频-视觉融合的视觉-音频融合块。在此基础上，我们开发了多尺度时序编码器，旨在增强跨尺度的视觉特征学习，促进对帧内和帧间信息的感知。为了执行多模态融合，我们提出了模态聚合解码器，利用视觉-音频融合块将视觉特征整合到帧和时间层面的音频特征中。此外，我们采用上下文集成金字塔来执行音频到视觉的时空上下文协作。通过这些创新贡献，我们的方法在AVSBench-object和AVSBench-semantic数据集上取得了新的最先进结果。我们的源代码和模型权重可在AVS-Mamba上找到。

🔬 方法详解

问题定义：音视频分割（AVS）旨在从视频中分割出与声音相关的对象。现有基于Transformer的方法在处理长序列时面临计算复杂度呈二次方增长的问题，难以捕捉长程时序依赖关系，限制了其在复杂场景下的应用。

核心思路：AVS-Mamba的核心在于利用Mamba架构的线性复杂度优势，替代Transformer，从而高效地处理长时序依赖。通过专门设计的模块，实现视觉和音频信息的有效融合，提升分割精度。

技术框架：AVS-Mamba框架主要包含以下几个关键模块：1) 时序Mamba块：用于处理视频序列，捕捉时序信息。2) 视觉-音频融合块：用于融合视觉和音频特征。3) 多尺度时序编码器：用于提取多尺度的视觉特征。4) 模态聚合解码器：用于将视觉特征整合到音频特征中。5) 上下文集成金字塔：用于进行音频到视觉的时空上下文协作。整体流程是先分别提取视觉和音频特征，然后通过融合模块进行跨模态信息交互，最后进行分割预测。

关键创新：AVS-Mamba的关键创新在于将Mamba架构引入音视频分割任务，并设计了专门的视觉-音频融合块，实现了线性复杂度的长程时序依赖建模。与传统的Transformer方法相比，AVS-Mamba在计算效率和性能上都有显著提升。

关键设计：多尺度时序编码器通过不同尺度的卷积操作提取视觉特征，模态聚合解码器则利用视觉-音频融合块将视觉信息融入音频特征，上下文集成金字塔则通过自注意力机制进行时空上下文建模。具体的参数设置和损失函数细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AVS-Mamba在AVSBench-object和AVSBench-semantic数据集上取得了新的state-of-the-art结果。具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的对比分析（未知），表明该方法在音视频分割任务上的有效性和优越性。

🎯 应用场景

AVS-Mamba在视频监控、智能家居、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。例如，在视频监控中，可以用于自动识别和定位发出异常声音的物体，提高安全预警能力。在自动驾驶中，可以帮助车辆更好地理解周围环境，提高行驶安全性。该研究的未来影响在于推动多模态信息处理技术的发展，为更智能的音视频分析应用奠定基础。

📄 摘要（原文）

The essence of audio-visual segmentation (AVS) lies in locating and delineating sound-emitting objects within a video stream. While Transformer-based methods have shown promise, their handling of long-range dependencies struggles due to quadratic computational costs, presenting a bottleneck in complex scenarios. To overcome this limitation and facilitate complex multi-modal comprehension with linear complexity, we introduce AVS-Mamba, a selective state space model to address the AVS task. Our framework incorporates two key components for video understanding and cross-modal learning: Temporal Mamba Block for sequential video processing and Vision-to-Audio Fusion Block for advanced audio-vision integration. Building on this, we develop the Multi-scale Temporal Encoder, aimed at enhancing the learning of visual features across scales, facilitating the perception of intra- and inter-frame information. To perform multi-modal fusion, we propose the Modality Aggregation Decoder, leveraging the Vision-to-Audio Fusion Block to integrate visual features into audio features across both frame and temporal levels. Further, we adopt the Contextual Integration Pyramid to perform audio-to-vision spatial-temporal context collaboration. Through these innovative contributions, our approach achieves new state-of-the-art results on the AVSBench-object and AVSBench-semantic datasets. Our source code and model weights are available at AVS-Mamba.