Enriched Feature Representation and Motion Prediction Module for MOSEv2 Track of 7th LSVOS Challenge: 3rd Place Solution

📄 arXiv: 2509.15781v1 📥 PDF

作者: Chang Soo Lim, Joonyoung Moon, Donghyeon Cho

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-19

备注: 5 pages,2 figures, ICCV Workshop (MOSEv2 Track of 7th LSVOS Challenge)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

融合SAM2和Cutie优势，提出SCOPE模型，提升视频目标分割的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 视频目标分割 特征融合 运动预测 ViT编码器 时间一致性

📋 核心要点

  1. 现有VOS方法在特征容量和时间建模上存在不足，限制了分割的准确性和鲁棒性。
  2. 通过融合Cutie的查询分割能力和SAM2的ViT特征表示，并引入运动预测模块，提升时间稳定性。
  3. 提出的SCOPE模型在LSVOS挑战赛MOSEv2赛道中获得第三名，验证了方法的有效性。

📝 摘要（中文）

视频目标分割(VOS)是一项具有广泛应用（如视频编辑和自动驾驶）的挑战性任务。Cutie在基于查询的分割方面表现出色，而SAM2通过预训练的ViT编码器提供了丰富的特征表示，但两者在特征容量和时间建模方面都存在局限性。本文提出了一种框架，通过将Cutie的编码器替换为SAM2的ViT编码器，并引入运动预测模块以增强时间稳定性，从而整合了它们的互补优势。我们进一步采用了一种集成策略，结合Cutie、SAM2和我们的变体，在第七届LSVOS挑战赛的MOSEv2赛道中获得第三名。我们将最终模型称为SCOPE（SAM2-CUTIE Object Prediction Ensemble）。这证明了丰富的特征表示和运动预测对于鲁棒的视频目标分割的有效性。代码已在GitHub上提供。

🔬 方法详解

问题定义：视频目标分割旨在从视频序列中准确地分割出特定目标。现有方法，如Cutie和SAM2，虽然各有优势，但在特征表达能力和时间一致性建模方面存在局限。Cutie的特征容量有限，而SAM2在时间建模方面有所欠缺，导致分割结果在视频帧之间可能出现不一致。

核心思路：本文的核心思路是结合Cutie和SAM2的优势，利用SAM2强大的ViT编码器来增强Cutie的特征表示能力，并引入运动预测模块来提升时间一致性。通过这种方式，模型能够更准确、更稳定地分割视频中的目标。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：SAM2的ViT编码器、Cutie的分割模块以及运动预测模块。首先，使用SAM2的ViT编码器提取视频帧的特征。然后，将这些特征输入到Cutie的分割模块中，生成初步的分割结果。最后，运动预测模块利用前几帧的分割结果来预测当前帧的运动信息，从而优化分割结果，提高时间一致性。

关键创新：最重要的技术创新点在于将SAM2的ViT编码器集成到Cutie框架中，并引入了运动预测模块。这种集成方式充分利用了SAM2强大的特征提取能力和Cutie的分割能力，同时通过运动预测模块增强了时间一致性，从而显著提升了视频目标分割的性能。与现有方法相比，该方法在特征表达和时间建模方面都取得了显著的提升。

关键设计：运动预测模块的具体实现细节未知，论文中没有详细描述。集成的具体方式，例如特征融合的方式，也未详细说明。损失函数和网络结构等细节也未在论文中明确给出。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该团队提出的SCOPE模型在第七届LSVOS挑战赛的MOSEv2赛道中获得了第三名。通过融合SAM2和Cutie的优势，并引入运动预测模块，显著提升了视频目标分割的性能。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中给出，但第三名的成绩证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频编辑、自动驾驶、智能监控等领域。在视频编辑中，可以实现对视频中特定目标的精确抠像和编辑。在自动驾驶中，可以帮助车辆准确识别和跟踪行人、车辆等目标。在智能监控中，可以用于异常行为检测和目标跟踪，提高监控效率和准确性。未来，该技术有望在更多领域得到应用，例如增强现实、虚拟现实等。

📄 摘要（原文）

Video object segmentation (VOS) is a challenging task with wide applications such as video editing and autonomous driving. While Cutie provides strong query-based segmentation and SAM2 offers enriched representations via a pretrained ViT encoder, each has limitations in feature capacity and temporal modeling. In this report, we propose a framework that integrates their complementary strengths by replacing the encoder of Cutie with the ViT encoder of SAM2 and introducing a motion prediction module for temporal stability. We further adopt an ensemble strategy combining Cutie, SAM2, and our variant, achieving 3rd place in the MOSEv2 track of the 7th LSVOS Challenge. We refer to our final model as SCOPE (SAM2-CUTIE Object Prediction Ensemble). This demonstrates the effectiveness of enriched feature representation and motion prediction for robust video object segmentation. The code is available at https://github.com/2025-LSVOS-3rd-place/MOSEv2_3rd_place.