SeC: Advancing Complex Video Object Segmentation via Progressive Concept Construction

📄 arXiv: 2507.15852v2 📥 PDF

作者: Zhixiong Zhang, Shuangrui Ding, Xiaoyi Dong, Songxin He, Jianfan Lin, Junsong Tang, Yuhang Zang, Yuhang Cao, Dahua Lin, Jiaqi Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-07-21 (更新: 2025-07-22)

备注: project page: https://rookiexiong7.github.io/projects/SeC/ ; code: https://github.com/OpenIXCLab/SeC ; dataset: https://huggingface.co/datasets/OpenIXCLab/SeCVOS

💡 一句话要点

提出SeC框架，利用概念构建解决复杂视频分割中语义理解难题

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 视频目标分割 概念学习 大型视觉-语言模型 语义理解 复杂场景 SeCVOS基准 自适应推理

📋 核心要点

  1. 现有视频目标分割方法依赖外观匹配，缺乏人类的概念理解能力，难以应对复杂场景下的剧烈视觉变化和遮挡。
  2. SeC框架利用大型视觉-语言模型（LVLM）构建对象概念，形成鲁棒的语义表示，从而实现更准确的视频目标分割。
  3. SeC在SeCVOS基准测试中超越SAM 2.1 达到11.8个百分点的提升，证明了其在概念感知视频分割方面的优越性。

📝 摘要（中文）

视频目标分割（VOS）是计算机视觉中的核心任务，要求模型在视频帧中跟踪和分割目标对象。尽管最近的研究取得了显著进展，但在处理剧烈的视觉变化、遮挡和复杂的场景变化方面，现有技术仍落后于人类的能力。这种局限性源于它们对外观匹配的依赖，忽略了人类对物体的概念理解，而这种理解能够实现跨时间动态的鲁棒识别。受此启发，我们提出了Segment Concept (SeC)，这是一个概念驱动的分割框架，它从传统的特征匹配转向高层次、以对象为中心的表示的渐进构建和利用。SeC采用大型视觉-语言模型（LVLM）来整合跨不同帧的视觉线索，构建鲁棒的概念先验。在推理过程中，SeC基于处理过的帧形成目标的综合语义表示，从而实现对后续帧的鲁棒分割。此外，SeC自适应地平衡了基于LVLM的语义推理与增强的特征匹配，根据场景的复杂性动态地调整计算工作量。为了严格评估在需要高层次概念推理和鲁棒语义理解的场景中的VOS方法，我们引入了语义复杂场景视频对象分割基准（SeCVOS）。SeCVOS包含160个手动注释的多场景视频，旨在通过大量的外观变化和动态场景转换来挑战模型。特别地，SeC在SeCVOS上比SAM 2.1提高了11.8个百分点，建立了概念感知视频对象分割领域的新技术水平。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频目标分割方法在处理复杂场景时，由于过度依赖外观特征匹配，缺乏对目标对象的深层语义理解，导致在目标外观变化剧烈、存在遮挡或场景动态变化时，分割性能显著下降。这些方法难以像人类一样，通过对目标的概念认知进行鲁棒的分割。

核心思路：SeC的核心思路是引入概念驱动的分割方法，利用大型视觉-语言模型（LVLM）学习和构建目标对象的概念表示。通过将视觉信息与语言知识相结合，模型能够更好地理解目标的语义信息，从而在复杂场景下实现更准确和鲁棒的分割。这种方法模拟了人类通过概念认知进行目标识别的过程。

技术框架：SeC框架主要包含以下几个阶段：1) 利用LVLM整合多帧视觉信息，构建目标对象的概念先验；2) 基于处理过的帧，形成目标的综合语义表示；3) 利用该语义表示对后续帧进行分割；4) 自适应地平衡LVLM的语义推理与增强的特征匹配，根据场景复杂性动态调整计算量。整体流程是从视觉信息到概念构建，再到语义表示和最终分割的渐进过程。

关键创新：SeC的关键创新在于将大型视觉-语言模型（LVLM）引入视频目标分割任务，并利用其构建目标对象的概念表示。与传统方法仅依赖外观特征匹配不同，SeC通过LVLM学习目标的语义信息，从而能够更好地应对复杂场景下的视觉变化。此外，自适应的语义推理与特征匹配平衡机制也是一个创新点，能够根据场景复杂性动态调整计算资源。

关键设计：SeC的关键设计包括：1) 如何有效地利用LVLM提取和整合多帧的视觉信息，构建鲁棒的概念先验；2) 如何将概念先验融入到分割过程中，指导模型进行更准确的分割；3) 如何设计自适应的平衡机制，动态调整LVLM的语义推理与特征匹配的权重。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SeC在提出的SeCVOS基准测试中取得了显著的性能提升，超越了现有的先进方法，例如，相比于SAM 2.1，SeC在SeCVOS上实现了11.8个百分点的提升。这一结果表明，SeC在概念感知视频目标分割方面具有显著的优势，尤其是在处理复杂场景时。

🎯 应用场景

SeC框架在视频监控、自动驾驶、视频编辑、人机交互等领域具有广泛的应用前景。例如，在自动驾驶中，SeC可以帮助车辆更准确地识别和分割道路上的车辆、行人等目标，提高驾驶安全性。在视频编辑中，SeC可以用于快速、准确地分割视频中的目标对象，方便进行特效添加和内容修改。该研究的未来影响在于推动视频理解和分割技术向更智能、更鲁棒的方向发展。

📄 摘要（原文）

Video Object Segmentation (VOS) is a core task in computer vision, requiring models to track and segment target objects across video frames. Despite notable advances with recent efforts, current techniques still lag behind human capabilities in handling drastic visual variations, occlusions, and complex scene changes. This limitation arises from their reliance on appearance matching, neglecting the human-like conceptual understanding of objects that enables robust identification across temporal dynamics. Motivated by this gap, we propose Segment Concept (SeC), a concept-driven segmentation framework that shifts from conventional feature matching to the progressive construction and utilization of high-level, object-centric representations. SeC employs Large Vision-Language Models (LVLMs) to integrate visual cues across diverse frames, constructing robust conceptual priors. During inference, SeC forms a comprehensive semantic representation of the target based on processed frames, realizing robust segmentation of follow-up frames. Furthermore, SeC adaptively balances LVLM-based semantic reasoning with enhanced feature matching, dynamically adjusting computational efforts based on scene complexity. To rigorously assess VOS methods in scenarios demanding high-level conceptual reasoning and robust semantic understanding, we introduce the Semantic Complex Scenarios Video Object Segmentation benchmark (SeCVOS). SeCVOS comprises 160 manually annotated multi-scenario videos designed to challenge models with substantial appearance variations and dynamic scene transformations. In particular, SeC achieves an 11.8-point improvement over SAM 2.1 on SeCVOS, establishing a new state-of-the-art in concept-aware video object segmentation.