ReVSeg: Incentivizing the Reasoning Chain for Video Segmentation with Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2512.02835v1 📥 PDF

作者: Yifan Li, Yingda Yin, Lingting Zhu, Weikai Chen, Shengju Qian, Xin Wang, Yanwei Fu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-12-02

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

ReVSeg：利用强化学习激励推理链，实现视频分割

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视频对象分割 强化学习 推理链 视觉语言模型 时间建模

📋 核心要点

  1. 现有视频分割方法难以处理动态、因果关系和时间交互等复杂推理，推理过程不透明。
  2. ReVSeg将推理分解为语义解释、时间证据选择和空间定位三个显式步骤，利用预训练VLM能力。
  3. 通过强化学习优化多步推理链，ReVSeg在视频分割基准上达到SOTA，并提供可解释的推理过程。

📝 摘要（中文）

面向推理的视频对象分割是一项固有的复杂任务：查询通常涉及动态、因果关系和时间交互，而不是静态外观。然而，现有的解决方案通常将这些因素简化为带有潜在嵌入的推理，使得推理链不透明且难以处理。因此，我们采用显式分解的视角，并引入ReVSeg，它在预训练视觉语言模型（VLM）的原生接口中，将推理作为顺序决策来执行。ReVSeg没有将所有推理折叠到单步预测中，而是执行三个显式操作——语义解释、时间证据选择和空间定位——对齐预训练能力。我们进一步采用强化学习来优化多步推理链，使模型能够从结果驱动的信号中自我完善其决策质量。实验结果表明，ReVSeg在标准视频对象分割基准上获得了最先进的性能，并产生了可解释的推理轨迹。

🔬 方法详解

问题定义：视频对象分割任务需要理解视频中的动态信息和时间关系，现有方法通常将这些信息压缩到隐空间中，导致推理过程难以理解和优化。这些方法难以处理复杂的推理需求，例如理解对象之间的因果关系和时间依赖性，限制了分割的准确性和鲁棒性。

核心思路：ReVSeg的核心思路是将复杂的推理过程分解为多个可解释的步骤，每个步骤对应一个明确的操作。通过显式地建模语义解释、时间证据选择和空间定位，ReVSeg能够更好地利用预训练视觉语言模型（VLM）的知识，并使推理过程更加透明和可控。此外，使用强化学习来优化整个推理链，允许模型从最终分割结果中学习，从而提高决策质量。

技术框架：ReVSeg的整体框架包含三个主要模块：语义解释模块、时间证据选择模块和空间定位模块。首先，语义解释模块负责理解用户输入的查询，并将其转化为视觉语言模型可以理解的语义表示。然后，时间证据选择模块从视频帧序列中选择与查询相关的关键帧，提取时间信息。最后，空间定位模块根据语义表示和时间证据，在选定的帧中定位目标对象，生成分割掩码。整个推理过程通过强化学习进行优化，模型根据分割结果的奖励信号调整每个步骤的决策。

关键创新：ReVSeg的关键创新在于将视频对象分割任务分解为显式的多步推理过程，并利用强化学习优化推理链。与现有方法相比，ReVSeg的推理过程更加透明和可解释，并且能够更好地利用预训练视觉语言模型的知识。此外，强化学习的引入使得模型能够从最终分割结果中学习，从而提高决策质量。

关键设计：ReVSeg使用预训练的视觉语言模型作为基础模型，并针对视频对象分割任务进行了微调。强化学习部分，使用策略梯度方法训练模型，奖励函数基于分割结果的IoU（交并比）计算。时间证据选择模块使用注意力机制选择关键帧，空间定位模块使用卷积神经网络生成分割掩码。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ReVSeg在多个标准视频对象分割基准上取得了最先进的性能。实验结果表明，ReVSeg在处理复杂的动态场景和时间关系方面具有显著优势。与现有方法相比，ReVSeg不仅提高了分割精度，还提供了可解释的推理轨迹，为用户理解和调试模型提供了便利。

🎯 应用场景

ReVSeg具有广泛的应用前景，例如智能监控、自动驾驶、视频编辑和增强现实等领域。通过提供更准确和可解释的视频对象分割结果，ReVSeg可以帮助提高这些应用的性能和可靠性。此外，ReVSeg的显式推理框架可以为其他复杂的视觉任务提供借鉴，促进相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Reasoning-centric video object segmentation is an inherently complex task: the query often refers to dynamics, causality, and temporal interactions, rather than static appearances. Yet existing solutions generally collapse these factors into simplified reasoning with latent embeddings, rendering the reasoning chain opaque and essentially intractable. We therefore adopt an explicit decomposition perspective and introduce ReVSeg, which executes reasoning as sequential decisions in the native interface of pretrained vision language models (VLMs). Rather than folding all reasoning into a single-step prediction, ReVSeg executes three explicit operations -- semantics interpretation, temporal evidence selection, and spatial grounding -- aligning pretrained capabilities. We further employ reinforcement learning to optimize the multi-step reasoning chain, enabling the model to self-refine its decision quality from outcome-driven signals. Experimental results demonstrate that ReVSeg attains state-of-the-art performances on standard video object segmentation benchmarks and yields interpretable reasoning trajectories. Project page is available at https://clementine24.github.io/ReVSeg/ .