論文の概要: ViLLa: Video Reasoning Segmentation with Large Language Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14500v1
- Date: Thu, 18 Jul 2024 17:59:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 16:35:50.884000
- Title: ViLLa: Video Reasoning Segmentation with Large Language Model
- Title（参考訳）: ViLLa: 大規模言語モデルによるビデオ推論セグメンテーション
- Authors: Rongkun Zheng, Lu Qi, Xi Chen, Yi Wang, Kun Wang, Yu Qiao, Hengshuang Zhao,
- Abstract要約: そこで我々は,新しいビデオセグメンテーションタスクであるビデオ推論セグメンテーションを提案する。
このタスクは、複雑な入力テキストクエリが与えられたセグメンテーションマスクのトラックレットを出力するように設計されている。
ViLLa: 大規模言語モデルを用いたビデオ推論セグメンテーションを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.75470418596875
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although video perception models have made remarkable advancements in recent years, they still heavily rely on explicit text descriptions or pre-defined categories to identify target instances before executing video perception tasks. These models, however, fail to proactively comprehend and reason the user's intentions via textual input. Even though previous works attempt to investigate solutions to incorporate reasoning with image segmentation, they fail to reason with videos due to the video's complexity in object motion. To bridge the gap between image and video, in this work, we propose a new video segmentation task - video reasoning segmentation. The task is designed to output tracklets of segmentation masks given a complex input text query. What's more, to promote research in this unexplored area, we construct a reasoning video segmentation benchmark. Finally, we present ViLLa: Video reasoning segmentation with a Large Language Model, which incorporates the language generation capabilities of multimodal Large Language Models (LLMs) while retaining the capabilities of detecting, segmenting, and tracking multiple instances. We use a temporal-aware context aggregation module to incorporate contextual visual cues to text embeddings and propose a video-frame decoder to build temporal correlations across segmentation tokens. Remarkably, our ViLLa demonstrates capability in handling complex reasoning and referring video segmentation. Also, our model shows impressive ability in different temporal understanding benchmarks. Both quantitative and qualitative experiments show our method effectively unlocks new video reasoning segmentation capabilities for multimodal LLMs. The code and dataset will be available at https://github.com/rkzheng99/ViLLa.
- Abstract（参考訳）: 映像認識モデルは近年顕著な進歩を遂げているが、ビデオ認識タスクを実行する前にターゲットインスタンスを特定するために、明示的なテキスト記述や定義済みのカテゴリに大きく依存している。
しかし、これらのモデルは、テキスト入力によってユーザの意図を積極的に理解し、推論することができない。
以前の研究は、画像分割による推論を取り入れるための解決策を研究しようとしたが、ビデオのオブジェクトの動きの複雑さのために、ビデオの推論に失敗した。
本研究は,映像と映像のギャップを埋めるために,新しい映像分割タスクであるビデオ推論セグメンテーションを提案する。
このタスクは、複雑な入力テキストクエリが与えられたセグメンテーションマスクのトラックレットを出力するように設計されている。
さらに、この未調査領域の研究を促進するために、推論ビデオセグメンテーションベンチマークを構築します。
最後に、マルチモーダルなLarge Language Model(LLM)の言語生成機能と、複数のインスタンスの検出、セグメンテーション、追跡機能を備えたLarge Language Modelによるビデオ推論セグメンテーションを提案する。
我々は、時間的コンテキストアグリゲーションモジュールを使用して、コンテキストビジュアルキューをテキスト埋め込みに組み込むとともに、セグメンテーショントークン間の時間的相関を構築するためのビデオフレームデコーダを提案する。
注目すべきは、Villaは複雑な推論とビデオセグメンテーションの参照を処理できることを示しています。
また、このモデルでは時間的理解の異なるベンチマークで印象的な能力を示す。
定量的および定性的な実験は,マルチモーダルLLMのための新しいビデオ推論セグメンテーション機能を効果的に解き放つことを示す。
コードとデータセットはhttps://github.com/rkzheng99/ViLLa.comから入手できる。
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