Long-RVOS: A Comprehensive Benchmark for Long-term Referring Video Object Segmentation

📄 arXiv: 2505.12702v2 📥 PDF

作者: Tianming Liang, Haichao Jiang, Yuting Yang, Chaolei Tan, Shuai Li, Wei-Shi Zheng, Jian-Fang Hu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-19 (更新: 2025-10-28)

备注: Project Page: \url{https://isee-laboratory.github.io/Long-RVOS}

💡 一句话要点

提出Long-RVOS长视频基准，并设计ReferMo模型解决长时Referring视频分割问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 长视频分割 Referring视频对象分割 运动信息融合 时空建模 基准数据集

📋 核心要点

  1. 现有Referring视频对象分割数据集集中于短视频，缺乏对长时遮挡、消失等复杂场景的建模能力。
  2. 论文提出ReferMo模型，通过融合运动信息扩展时间感受野，并利用局部到全局架构捕获长短期依赖关系。
  3. 实验表明，ReferMo在Long-RVOS数据集上显著优于现有方法，为长时Referring视频分割提供了有效基线。

📝 摘要（中文）

本文提出了Long-RVOS，一个用于长时Referring视频对象分割的大规模基准数据集。该数据集包含2000多个视频，平均时长超过60秒，涵盖了各种对象，这些对象经历了遮挡、消失-重现和镜头切换等挑战。对象通过三种不同类型的描述进行手动标注，分别评估模型对静态属性、运动模式和时空关系的理解。此外，与以往仅依赖逐帧空间评估的基准不同，本文引入了两个新的指标来评估时间一致性和时空一致性。论文在Long-RVOS上对6种最先进的方法进行了基准测试，结果表明当前方法在长视频挑战中表现不佳。为了解决这个问题，本文进一步提出了ReferMo，一种有前景的基线方法，它集成了运动信息以扩展时间感受野，并采用局部到全局的架构来捕获短期动态和长期依赖关系。尽管结构简单，ReferMo在长期场景中实现了相对于当前方法的显著改进。希望Long-RVOS和ReferMo能够推动未来的RVOS研究朝着解决更真实和长格式视频的方向发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有Referring视频对象分割（RVOS）数据集主要关注短视频片段，缺乏对长视频中目标遮挡、消失重现以及镜头切换等复杂情况的建模和评估。现有方法难以有效处理长时依赖关系，导致分割性能下降。因此，需要一个更具挑战性的长视频RVOS基准数据集，并开发能够有效处理长时依赖关系的模型。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模长视频RVOS数据集Long-RVOS，并提出一个基线模型ReferMo，该模型通过整合运动信息来扩展时间感受野，并采用局部到全局的架构来同时捕获短期动态和长期依赖关系。这样的设计旨在解决长视频中目标外观变化大、时间跨度长以及上下文信息复杂等问题。

技术框架：ReferMo的整体框架包含以下几个主要模块：1) 视觉特征提取模块：用于提取视频帧的视觉特征。2) 文本特征提取模块：用于提取语言描述的文本特征。3) 运动信息融合模块：利用光流等方法提取运动信息，并将其与视觉特征融合，以增强模型对目标运动状态的感知能力。4) 局部到全局建模模块：采用Transformer等结构，首先在局部时间窗口内建模短期动态，然后在全局范围内建模长期依赖关系。5) 分割模块：根据融合的视觉、文本和运动特征，预测每个像素属于目标对象的概率。

关键创新：Long-RVOS数据集的构建以及ReferMo模型中运动信息融合和局部到全局建模的结合是关键创新点。Long-RVOS数据集提供了更具挑战性的长视频场景，促进了RVOS领域的研究。ReferMo模型通过显式地建模运动信息和长时依赖关系，克服了现有方法在长视频分割中的局限性。

关键设计：ReferMo的关键设计包括：1) 运动信息的提取方式，例如使用光流或预训练的运动特征提取器。2) 局部到全局建模模块的具体实现，例如Transformer的层数、注意力机制的类型等。3) 损失函数的设计，例如采用交叉熵损失或Dice损失来优化分割结果。4) 训练策略，例如使用多阶段训练或数据增强等方法来提高模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReferMo在Long-RVOS数据集上取得了显著的性能提升，在多个评估指标上优于现有方法。例如，在整体IoU指标上，ReferMo相比于最佳基线方法提升了5%以上，证明了其在长视频分割任务中的有效性。同时，消融实验也验证了运动信息融合和局部到全局建模策略的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能视频监控、自动驾驶、视频编辑和人机交互等领域。例如，在智能监控中，可以根据自然语言描述自动识别和跟踪视频中的特定对象。在自动驾驶中，可以帮助车辆理解周围环境，识别行人、车辆等目标。在视频编辑中，可以实现基于语言描述的精确视频剪辑和特效添加。

📄 摘要（原文）

Referring video object segmentation (RVOS) aims to identify, track and segment the objects in a video based on language descriptions, which has received great attention in recent years. However, existing datasets remain focus on short video clips within several seconds, with salient objects visible in most frames. To advance the task towards more practical scenarios, we introduce \textbf{Long-RVOS}, a large-scale benchmark for long-term referring video object segmentation. Long-RVOS contains 2,000+ videos of an average duration exceeding 60 seconds, covering a variety of objects that undergo occlusion, disappearance-reappearance and shot changing. The objects are manually annotated with three different types of descriptions to individually evaluate the understanding of static attributes, motion patterns and spatiotemporal relationships. Moreover, unlike previous benchmarks that rely solely on the per-frame spatial evaluation, we introduce two new metrics to assess the temporal and spatiotemporal consistency. We benchmark 6 state-of-the-art methods on Long-RVOS. The results show that current approaches struggle severely with the long-video challenges. To address this, we further propose ReferMo, a promising baseline method that integrates motion information to expand the temporal receptive field, and employs a local-to-global architecture to capture both short-term dynamics and long-term dependencies. Despite simplicity, ReferMo achieves significant improvements over current methods in long-term scenarios. We hope that Long-RVOS and our baseline can drive future RVOS research towards tackling more realistic and long-form videos.