論文の概要: RS-SSM: Refining Forgotten Specifics in State Space Model for Video Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.24295v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 13:33:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.309886
• Title: RS-SSM: Refining Forgotten Specifics in State Space Model for Video Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: RS-SSM:ビデオセマンティックセグメンテーションのための状態空間モデルにおける精密化
• Authors: Kai Zhu, Zhenyu Cui, Zehua Zang, Jiahuan Zhou,
• Abstract要約: ビデオセマンティック(VSS)は、セマンティックオブジェクトのセグメンテーションにおいて時間的一貫性を維持するためにピクセルレベルのモデリング機能を必要とする。 本稿では,忘れられた時間的詳細を補完的に精錬する,具体的状態空間モデル手法を提案する。 我々のRS-SSMは高い計算効率を維持しながら最先端の性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.895268811344142
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, state space models have demonstrated efficient video segmentation through linear-complexity state space compression. However, Video Semantic Segmentation (VSS) requires pixel-level spatiotemporal modeling capabilities to maintain temporal consistency in segmentation of semantic objects. While state space models can preserve common semantic information during state space compression, the fixed-size state space inevitably forgets specific information, which limits the models' capability for pixel-level segmentation. To tackle the above issue, we proposed a Refining Specifics State Space Model approach (RS-SSM) for video semantic segmentation, which performs complementary refining of forgotten spatiotemporal specifics. Specifically, a Channel-wise Amplitude Perceptron (CwAP) is designed to extract and align the distribution characteristics of specific information in the state space. Besides, a Forgetting Gate Information Refiner (FGIR) is proposed to adaptively invert and refine the forgetting gate matrix in the state space model based on the specific information distribution. Consequently, our RS-SSM leverages the inverted forgetting gate to complementarily refine the specific information forgotten during state space compression, thereby enhancing the model's capability for spatiotemporal pixel-level segmentation. Extensive experiments on four VSS benchmarks demonstrate that our RS-SSM achieves state-of-the-art performance while maintaining high computational efficiency. The code is available at https://github.com/zhoujiahuan1991/CVPR2026-RS-SSM.
• Abstract（参考訳）: 近年、状態空間モデルは線形複雑状態空間圧縮による効率的な映像分割を実証している。 しかしながら、ビデオセマンティックセグメンテーション(VSS)は、セグメンテーションにおける時間的一貫性を維持するためにピクセルレベルの時空間モデリング機能を必要とする。 状態空間モデルは、状態空間の圧縮中に共通の意味情報を保存できるが、固定サイズの状態空間は必然的に特定の情報を忘れ、ピクセルレベルのセグメンテーションの能力を制限する。 以上の課題に対処するため,ビデオセマンティックセグメンテーションのためのRefining Specifics State Space Model (RS-SSM) を提案し,その際,忘れられた時空間の補的精錬を行う。 具体的には、CwAP(Channel-wise Amplitude Perceptron)は、状態空間における特定の情報の分布特性を抽出し、整列するように設計されている。 さらに,特定の情報分布に基づく状態空間モデルにおいて,忘れるゲート行列を適応的に反転・洗練するために,フォッティングゲート情報精錬器(FGIR)を提案する。 その結果, RS-SSMは, 逆補正ゲートを利用して, 状態空間圧縮時に忘れられた特定の情報を補完的に洗練し, 時空間レベルのセグメンテーション能力を向上させる。 4つのVSSベンチマークの大規模な実験により、我々のRS-SSMは高い計算効率を維持しながら最先端の性能を達成することを示した。 コードはhttps://github.com/zhoujiahuan 1991/CVPR2026-RS-SSMで公開されている。

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