論文の概要: SeC: Advancing Complex Video Object Segmentation via Progressive Concept Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15852v2
• Date: Tue, 22 Jul 2025 10:51:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 13:10:14.765145
• Title: SeC: Advancing Complex Video Object Segmentation via Progressive Concept Construction
• Title（参考訳）: SeC: プログレッシブな概念構築による複雑なビデオオブジェクトのセグメンテーションの促進
• Authors: Zhixiong Zhang, Shuangrui Ding, Xiaoyi Dong, Songxin He, Jianfan Lin, Junsong Tang, Yuhang Zang, Yuhang Cao, Dahua Lin, Jiaqi Wang,
• Abstract要約: ビデオオブジェクト(VOS)はコンピュータビジョンにおける中核的なタスクであり、ターゲットオブジェクトの追跡とセグメント化をモデルに要求する。 本稿では,従来の特徴マッチングから,高レベルなオブジェクト中心表現のプログレッシブな構築と利用へ移行する概念駆動セグメンテーションフレームワークであるセグメンテーション概念(SeC)を提案する。 SeCはSAM SeCVOSよりも11.8ポイント改善され、最先端のコンセプトを意識したビデオオブジェクトセグメンテーションが新たに確立された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.15449703659772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)はコンピュータビジョンの中核的なタスクであり、ターゲットオブジェクトをビデオフレーム間で追跡およびセグメントするモデルを必要とする。 最近の取り組みでは顕著な進歩があったが、現在の技術は人間の能力に遅れを取っており、劇的な視覚的変化、閉塞、複雑なシーンの変化を処理している。 この制限は、外見の一致への依存から生じ、時間的ダイナミクスをまたいだ堅牢な識別を可能にする物体の人間的な概念的理解を無視する。 このギャップによって、従来の特徴マッチングから高レベルなオブジェクト中心表現のプログレッシブな構築と利用へ移行する概念駆動セグメンテーションフレームワークであるセグメンションコンセプト(SeC)を提案する。 SeCはLVLM(Large Vision-Language Models)を使用して、様々なフレームに視覚的手がかりを統合する。 推論中、SeCは処理されたフレームに基づいてターゲットの包括的意味表現を形成し、フォローアップフレームの堅牢なセグメンテーションを実現する。 さらに、SeCはLVLMに基づくセマンティック推論と拡張された特徴マッチングとを適応的にバランスさせ、シーンの複雑さに基づいた計算作業を動的に調整する。 高レベルな概念推論とロバストな意味理解を必要とするシナリオにおいて、VOS手法を厳格に評価するために、Semantic Complex Scenarios Video Object Segmentation benchmark(SeCVOS)を導入する。 SeCVOSは、相当な外観のバリエーションと動的なシーン変換を持つモデルに挑戦するために設計された、手動で注釈付きマルチシナリオビデオで構成されている。 特に、SeCはSeCVOS上でSAM 2.1よりも11.8ポイントの改善を実現し、概念を意識したビデオオブジェクトセグメンテーションにおける新しい最先端技術を確立している。

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