The 1st Solution for 4th PVUW MeViS Challenge: Unleashing the Potential of Large Multimodal Models for Referring Video Segmentation

📄 arXiv: 2504.05178v1 📥 PDF

作者: Hao Fang, Runmin Cong, Xiankai Lu, Zhiyang Chen, Wei Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-04-07

💡 一句话要点

利用大型多模态模型，解决运动表达视频分割难题，荣获PVUW MeViS挑战赛冠军。

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

关键词: 运动表达视频分割 大型多模态模型 指代视频分割 推理优化 视频理解

📋 核心要点

  1. 传统指代视频分割（RVOS）侧重于对象本身，而运动表达视频分割（MeViS）更强调运动和多对象表达，难度更高。
  2. 论文提出一种推理优化方法，通过均匀采样视频帧和集成多个专家模型，充分利用大型多模态模型在视频分割中的能力。
  3. 该方法在MeViS测试集上取得了61.98%的J&F指标，并在CVPR 2025的PVUW MeViS挑战赛中获得第一名。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种简单而有效的推理优化方法，旨在充分释放大型多模态模型（LMMs）在指代视频分割中的潜力。该方法以Sa2VA作为基线模型，Sa2VA是一个统一的LMM，能够对图像和视频进行密集的、基于上下文的理解。在推理过程中，我们均匀采样视频帧，以增强模型对整个视频的理解。此外，我们还集成了多个专家模型的结果，以减轻单个模型的错误预测。该解决方案在MeViS测试集上实现了61.98%的J&F指标，并在CVPR 2025举办的第四届PVUW挑战赛MeViS赛道中获得第一名。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决运动表达视频分割（MeViS）问题。现有方法在处理复杂的运动和多对象表达时表现不佳，难以准确分割视频中符合特定运动描述的对象。传统RVOS方法侧重于静态对象，无法有效捕捉视频中的动态信息。

核心思路：论文的核心思路是利用大型多模态模型（LMMs）强大的视觉-语言感知能力，并结合推理优化策略，提升模型对视频内容和运动表达的理解。通过增强模型对视频整体信息的感知，并集成多个模型的预测结果，从而提高分割的准确性和鲁棒性。

技术框架：整体框架包括三个主要步骤：1) 使用Sa2VA作为基线模型，该模型能够统一处理图像和视频，进行密集上下文理解。2) 在推理阶段，均匀采样视频帧，以增强模型对整个视频的理解。3) 集成多个专家模型的预测结果，以减少单个模型的错误预测。

关键创新：论文的关键创新在于将LMMs应用于运动表达视频分割，并提出了一种简单有效的推理优化方法。通过均匀采样视频帧和集成多个专家模型，充分释放了LMMs在视频分割中的潜力。这种方法能够有效处理复杂的运动和多对象表达，提高分割的准确性和鲁棒性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用Sa2VA作为基线模型，利用其强大的视觉-语言感知能力。2) 均匀采样视频帧，确保模型能够捕捉到视频中的关键信息。3) 集成多个专家模型的预测结果，采用加权平均或其他集成策略，以提高分割的准确性和鲁棒性。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中可能未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在MeViS测试集上取得了61.98%的J&F指标，并在CVPR 2025的PVUW MeViS挑战赛中获得第一名。这一结果表明，该方法能够有效利用大型多模态模型解决运动表达视频分割问题，并取得了显著的性能提升。与现有方法相比，该方法在处理复杂的运动和多对象表达时表现更佳。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能视频监控、自动驾驶、人机交互等领域。例如，在智能视频监控中，可以根据用户的运动描述自动分割视频中的目标对象，实现更精准的监控和分析。在自动驾驶中，可以帮助车辆理解周围环境中的动态信息，提高驾驶安全性。在人机交互中，可以实现更自然、更智能的视频编辑和处理。

📄 摘要（原文）

Motion expression video segmentation is designed to segment objects in accordance with the input motion expressions. In contrast to the conventional Referring Video Object Segmentation (RVOS), it places emphasis on motion as well as multi-object expressions, making it more arduous. Recently, Large Multimodal Models (LMMs) have begun to shine in RVOS due to their powerful vision-language perception capabilities. In this work, we propose a simple and effective inference optimization method to fully unleash the potential of LMMs in referring video segmentation. Firstly, we use Sa2VA as our baseline, which is a unified LMM for dense grounded understanding of both images and videos. Secondly, we uniformly sample the video frames during the inference process to enhance the model's understanding of the entire video. Finally, we integrate the results of multiple expert models to mitigate the erroneous predictions of a single model. Our solution achieved 61.98% J&F on the MeViS test set and ranked 1st place in the 4th PVUW Challenge MeViS Track at CVPR 2025.