Towards Omnimodal Expressions and Reasoning in Referring Audio-Visual Segmentation

📄 arXiv: 2507.22886v2 📥 PDF

作者: Kaining Ying, Henghui Ding, Guangquan Jie, Yu-Gang Jiang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-30 (更新: 2025-07-31)

备注: ICCV 2025, Project Page: https://henghuiding.com/OmniAVS/

💡 一句话要点

提出OmniAVS数据集和OISA模型，用于解决多模态融合的指代音视频分割任务。

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

关键词: 指代音视频分割 多模态融合 数据集构建 大型语言模型 视听理解 推理分割 OmniAVS OISA

📋 核心要点

  1. 现有指代音视频分割方法在多模态信息融合和视听内容深度理解与推理方面存在不足。
  2. 论文提出OmniAVS数据集和OISA模型，旨在通过更丰富的多模态表达和推理能力提升分割效果。
  3. 实验结果表明，OISA在OmniAVS数据集上超越现有方法，并在相关任务中表现出竞争力。

📝 摘要（中文）

指代音视频分割(RAVS)近年来取得了显著进展，但在整合多模态信息以及深入理解和推理视听内容方面仍然存在挑战。为了扩展RAVS的边界并促进该领域未来的研究，我们提出了Omnimodal Referring Audio-Visual Segmentation (OmniAVS)，这是一个包含2,104个视频和61,095个多模态指代表达式的新数据集。OmniAVS具有三个关键创新：(1) 8种灵活组合文本、语音、声音和视觉线索的多模态表达式；(2) 强调理解音频内容，而不仅仅是检测它们的存在；(3) 在表达式中包含复杂的推理和世界知识。此外，我们引入了Omnimodal Instructed Segmentation Assistant (OISA)，以应对OmniAVS中多模态推理和视听内容细粒度理解的挑战。OISA使用MLLM来理解复杂的线索并执行基于推理的分割。大量实验表明，OISA在OmniAVS上优于现有方法，并在其他相关任务上取得了有竞争力的结果。

🔬 方法详解

问题定义：现有的指代音视频分割方法在处理复杂的多模态信息，特别是音频内容的理解和推理方面存在局限性。它们通常侧重于检测音频事件的存在，而忽略了音频内容更深层次的语义信息。此外，现有数据集缺乏对复杂推理和世界知识的建模，限制了模型的能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个更具挑战性的数据集OmniAVS，该数据集包含更丰富的多模态表达（文本、语音、声音、视觉）和复杂的推理需求。同时，设计一个名为OISA的模型，利用多模态大型语言模型(MLLM)来理解这些复杂的线索，并进行基于推理的分割。

技术框架：OISA模型的整体框架基于MLLM，具体流程包括：首先，将输入的文本、语音、声音和视觉信息进行编码，得到对应的特征表示。然后，将这些特征输入到MLLM中，MLLM利用其强大的语言理解和推理能力，对多模态信息进行融合和理解。最后，MLLM输出分割结果，即目标对象在视频帧中的像素级掩码。

关键创新：论文的关键创新在于：(1) 提出了OmniAVS数据集，该数据集包含8种多模态表达式，强调音频内容的理解和推理，并包含复杂的推理和世界知识；(2) 提出了OISA模型，该模型利用MLLM来理解复杂的线索，并进行基于推理的分割。

关键设计：OISA的关键设计包括：(1) 使用预训练的音频编码器、视觉编码器和文本编码器来提取多模态特征；(2) 利用MLLM进行多模态融合和推理；(3) 使用交叉熵损失函数来训练分割模型。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OISA在OmniAVS数据集上显著优于现有方法。具体而言，OISA在分割精度方面取得了显著提升（具体数值未知）。此外，OISA在其他相关任务上也取得了有竞争力的结果，表明其具有良好的泛化能力。这些结果验证了OmniAVS数据集的有效性和OISA模型的优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能视频监控、人机交互、自动驾驶等领域。例如，在智能视频监控中，可以通过语音指令快速定位和分割目标对象。在人机交互中，可以通过语音和视觉信息实现更自然和高效的交互。在自动驾驶中，可以通过声音和视觉信息来感知周围环境，提高驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

Referring audio-visual segmentation (RAVS) has recently seen significant advancements, yet challenges remain in integrating multimodal information and deeply understanding and reasoning about audiovisual content. To extend the boundaries of RAVS and facilitate future research in this field, we propose Omnimodal Referring Audio-Visual Segmentation (OmniAVS), a new dataset containing 2,104 videos and 61,095 multimodal referring expressions. OmniAVS stands out with three key innovations: (1) 8 types of multimodal expressions that flexibly combine text, speech, sound, and visual cues; (2) an emphasis on understanding audio content beyond just detecting their presence; and (3) the inclusion of complex reasoning and world knowledge in expressions. Furthermore, we introduce Omnimodal Instructed Segmentation Assistant (OISA), to address the challenges of multimodal reasoning and fine-grained understanding of audiovisual content in OmniAVS. OISA uses MLLM to comprehend complex cues and perform reasoning-based segmentation. Extensive experiments show that OISA outperforms existing methods on OmniAVS and achieves competitive results on other related tasks.