Видео и Текст: Новая Точность в Сегментации Объектов

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный подход к выделению объектов на видео, основанный на эффективном сопоставлении визуальной информации и текстовых запросов.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
В исследовании сравниваются различные подходы к выделению объектов на видео, основанные на условных запросах: обучаемые запросы могут приводить к ошибочной сегментации из-за отсутствия лингвистических ограничений, а использование языка в качестве запросов испытывает трудности при отслеживании объекта при значительных изменениях между кадрами из-за недостаточного моделирования межкадровой зависимости, тогда как предложенный метод, ProxyFormer, с использованием кросс-модальных прокси-запросов, демонстрирует более разумные результаты предсказаний.
В исследовании сравниваются различные подходы к выделению объектов на видео, основанные на условных запросах: обучаемые запросы могут приводить к ошибочной сегментации из-за отсутствия лингвистических ограничений, а использование языка в качестве запросов испытывает трудности при отслеживании объекта при значительных изменениях между кадрами из-за недостаточного моделирования межкадровой зависимости, тогда как предложенный метод, ProxyFormer, с использованием кросс-модальных прокси-запросов, демонстрирует более разумные результаты предсказаний.

В статье представлена архитектура ProxyFormer, использующая промежуточные запросы для улучшения временной модели и семантической согласованности в задаче сегментации видео объектов по текстовым описаниям.

Задача точного выделения объектов на видео по текстовому описанию остается сложной из-за необходимости эффективной интеграции визуальной и лингвистической информации. В статье «Referring Video Object Segmentation with Cross-Modality Proxy Queries» предложен новый подход к задаче сегментации видеообъектов по текстовому запросу, использующий прокси-запросы для улучшения согласованности между модальностями и отслеживания объектов во времени. Предложенная архитектура ProxyFormer демонстрирует превосходство в точности и когерентности отслеживания за счет динамического моделирования межфреймовых зависимостей и повышения семантической согласованности. Сможет ли этот подход стать основой для более эффективных систем видеоанализа и понимания естественного языка?

Шёпот Видео: Введение в Сегментацию по Текстовому Запросу

Задача сегментации видео по текстовому запросу (RVOS) предполагает точное определение местоположения указанного объекта в последовательности кадров видео, основываясь исключительно на естественном языке. Эта задача требует от систем не просто распознавания объектов, но и понимания связи между лингвистическим описанием и визуальными характеристиками. Точность определения границ объекта критически важна, поскольку даже незначительные отклонения могут привести к неправильной интерпретации происходящего на видео. Таким образом, RVOS является сложной проблемой компьютерного зрения, требующей совместного анализа визуальной информации и семантического значения языка, что открывает новые возможности для взаимодействия человека с машиной и автоматизированного анализа видеоконтента.

Традиционные методы сегментации видео по языковым запросам часто сталкиваются с трудностями при сопоставлении визуальных признаков и лингвистической семантики, что приводит к неточностям в динамичных сценах. Существующие подходы, как правило, анализируют визуальную информацию и текстовое описание раздельно, а затем пытаются установить между ними связь. Однако, при изменениях освещения, ракурса или окклюзии объекта, эта связь становится хрупкой и ненадежной. В результате, алгоритмы могут ошибочно идентифицировать объекты или терять их из виду при движении. Неспособность эффективно объединить визуальное и лингвистическое понимание ограничивает точность сегментации и требует разработки более устойчивых и адаптивных методов, способных учитывать контекст и изменения в видеопотоке.

Для достижения высокой точности в задаче сегментации видео по текстовому запросу необходимо разработать механизм, способный напрямую связывать лингвистические описания с соответствующими визуальными элементами на видео. Эта задача усложняется из-за естественных изменений во внешнем виде объектов и контексте сцены, требуя от алгоритма устойчивости к вариациям в освещении, позе объекта и его деформации. Эффективное решение должно не просто находить объекты, соответствующие словам в запросе, но и понимать, как эти объекты проявляются визуально в динамичной среде, игнорируя несущественные детали и фокусируясь на ключевых характеристиках, определяющих искомый объект. Именно поэтому актуальным направлением является разработка методов, позволяющих “заземлять” язык в визуальном пространстве, обеспечивая надежную идентификацию и сегментацию объектов даже при значительных изменениях в их внешнем виде и окружении.

В ходе качественного сравнения на Ref-YouTube-VOS, разработанный ProxyFormer демонстрирует превосходное понимание пространственного расположения и визуальных характеристик объектов, точно идентифицируя их в соответствии с запросами, что подтверждается соответствием цветов текстовых запросов и сегментационных масок.
В ходе качественного сравнения на Ref-YouTube-VOS, разработанный ProxyFormer демонстрирует превосходное понимание пространственного расположения и визуальных характеристик объектов, точно идентифицируя их в соответствии с запросами, что подтверждается соответствием цветов текстовых запросов и сегментационных масок.

Условные Запросы: Мост Между Модальностями

Условные запросы представляют собой перспективный подход к RVOS (Referential Video Object Segmentation) за счет использования запросов, динамически адаптирующихся на основе заданного языкового выражения. В отличие от статических запросов, которые применяются ко всем кадрам видео, условные запросы позволяют модели учитывать контекст и конкретные детали, описанные в текстовом запросе, для более точного определения и сегментации целевого объекта. Такой подход позволяет системе фокусироваться на релевантных визуальных признаках, игнорируя отвлекающие факторы, и значительно повышает качество сегментации видеообъектов, особенно в сложных сценах с множеством объектов и изменяющимися условиями освещения.

Методы, такие как ReferFormer и MTTR, используют условные запросы для точного определения релевантных объектов в видеокадрах, что приводит к повышению точности сегментации. ReferFormer, например, применяет механизм внимания на основе запросов для сопоставления лингвистических выражений с визуальными признаками, эффективно выделяя целевые объекты. MTTR (Multi-Turn Temporal Reasoning) использует запросы для отслеживания объектов во времени, учитывая последовательность кадров и обеспечивая согласованную сегментацию даже при изменении внешнего вида или частичной окклюзии. Оба подхода демонстрируют, что использование динамически адаптируемых запросов позволяет более эффективно фокусироваться на интересующих объектах и снижать количество ложных срабатываний, по сравнению с традиционными методами сегментации изображений.

Существуют различные подходы к реализации условных запросов, в частности, “Обучаемые запросы” (Learnable Queries) и “Язык как запросы” (Language as Queries). В методе “Обучаемые запросы” параметры запросов оптимизируются в процессе обучения модели, что позволяет им адаптироваться к особенностям данных и улучшать точность сегментации. Подход “Язык как запросы” напрямую использует лингвистические представления в качестве запросов для поиска релевантных объектов, минуя необходимость в дополнительных параметрах или слоях. Оба подхода обеспечивают гибкость в интеграции языковой информации в процесс визуального поиска и позволяют адаптировать модель к различным типам запросов и данным.

Предложенный фреймворк ProxyFormer извлекает визуальные и лингвистические признаки из последовательности кадров и текстового описания, используя прокси-запросы для двунаправленного взаимодействия между ними через многослойный кодировщик межмодального взаимодействия, что позволяет предсказывать маски объектов и согласовывать семантическое содержание видео и текста.
Предложенный фреймворк ProxyFormer извлекает визуальные и лингвистические признаки из последовательности кадров и текстового описания, используя прокси-запросы для двунаправленного взаимодействия между ними через многослойный кодировщик межмодального взаимодействия, что позволяет предсказывать маски объектов и согласовывать семантическое содержание видео и текста.

ProxyFormer: Выстраивание Семантики с Помощью Межмодальных Запросов

В ProxyFormer внедрены ‘Кросс-модальные прокси-запросы’ (Cross-Modality Proxy Queries) для переноса семантики текста в видеокодировщик, что позволяет улучшить представление объектов в видеопоследовательности. Эти запросы служат посредником для передачи информации о текстовом описании непосредственно в процесс кодирования видео, обеспечивая более точное соответствие между визуальным контентом и его семантическим значением. Использование прокси-запросов позволяет модели эффективно извлекать и использовать релевантную текстовую информацию для формирования более информативных и точных векторных представлений объектов в видео, что, в свою очередь, улучшает результаты в задачах видеопонимания и анализа.

Модуль CMIE (Cross-Modality Interaction Enhancement) является ключевым компонентом ProxyFormer, обеспечивающим взаимодействие между визуальными признаками видео и прокси-запросами. CMIE выполняет преобразование признаков видео и прокси-запросов в общее пространство представлений, после чего осуществляется их слияние посредством механизма внимания. Это позволяет прокси-запросам эффективно передавать семантическую информацию в видеоэнкодер, улучшая качество представления объектов в видеопоследовательности. В результате, модуль CMIE способствует установлению сильной семантической связи между текстовыми и визуальными данными, что повышает эффективность всей модели.

Для снижения вычислительной сложности ProxyFormer использует подход пространственно-временного разделения (Spatio-Temporal Decoupling). Данный метод предполагает разделение обработки видеопоследовательности на независимые пространственные и временные компоненты. Вместо обработки всего видеокуба целиком, модель обрабатывает отдельные кадры ($T \times H \times W$) и временные признаки ($T \times D$) независимо друг от друга, значительно уменьшая количество параметров и операций. Это позволяет эффективно обрабатывать длинные видеопоследовательности, сохраняя при этом точность распознавания объектов и действий, и снижает потребность в вычислительных ресурсах по сравнению с традиционными методами обработки видео.

Ключевым элементом архитектуры ProxyFormer является обеспечение семантической согласованности между прокси-запросами и парами «видео-текст». Это достигается за счет использования глобального усреднения ($Global Average Pooling$) для агрегации признаков и последующего применения функции потерь Focal Loss. Focal Loss позволяет динамически взвешивать вклад различных примеров в процесс обучения, уделяя больше внимания сложным и трудно классифицируемым видео-текстовым парам, что способствует более точному выравниванию семантических представлений и повышает общую производительность модели в задачах понимания видео.

Метод совместной семантической согласованности (JSC) обеспечивает согласованность семантики видео и текста путем сопоставления запросов, агрегированных по времени, с объединенным представлением видео и текста посредством функции потерь.
Метод совместной семантической согласованности (JSC) обеспечивает согласованность семантики видео и текста путем сопоставления запросов, агрегированных по времени, с объединенным представлением видео и текста посредством функции потерь.

Всестороннее Оценивание и Приращение Производительности

Модель ProxyFormer продемонстрировала передовые результаты на ключевых наборах данных для задач RVOS, включая Ref-DAVIS17, Ref-Youtube-VOS, A2D-Sentences и JHMDB-Sentences. Это подтверждается результатами тестирования на этих наборах, которые позволяют оценить эффективность предложенного подхода в различных сценариях сегментации видео. Достигнутые показатели позволяют констатировать, что ProxyFormer превосходит существующие методы в задачах RVOS, обеспечивая более точную и стабильную сегментацию объектов на видео.

При оценке производительности ProxyFormer на популярных наборах данных для RVOS (Ref-DAVIS17, Ref-Youtube-VOS и др.) были использованы метрики $J\&F$ Score и mAP Score. Результаты показали, что ProxyFormer демонстрирует превосходство над существующими методами; в частности, на наборе данных Ref-Youtube-VOS был достигнут прирост в 3.6% по метрике $J\&F$ Score. Данный результат подтверждает эффективность предложенной архитектуры и ее способность к более точной сегментации видео.

На датасете A2D-Sentences модель ProxyFormer продемонстрировала улучшение показателя mAP (mean Average Precision) на 4.8% по сравнению с предыдущими передовыми методами. Данный прирост производительности указывает на более точное обнаружение и сегментацию объектов в сложных сценариях, характерных для данного датасета, что подтверждает эффективность предложенного подхода к решению задачи RVOS (Refer Expression Comprehension based Video Object Segmentation).

Модель ProxyFormer демонстрирует показатель J&F (Intersection-over-Union and False Positive) в 58.2% при использовании архитектуры ResNet-50. Этот результат превосходит показатель, достигнутый моделью ReferFormer, на 3.6%. Данное улучшение подтверждает эффективность предложенного подхода к решению задач RVOS (Refer Expression Comprehension and Video Object Segmentation) с использованием архитектуры ResNet-50 в качестве базовой сети.

Полученные результаты подтверждают эффективность использования кросс-модальных прокси-запросов и совместной семантической согласованности при решении задач RVOS (Referenced Video Object Segmentation). Кросс-модальные запросы позволяют модели эффективно интегрировать информацию из различных источников, таких как визуальные данные и текстовые описания, что способствует более точному выделению целевых объектов. Совместная семантическая согласованность обеспечивает поддержание логической связности сегментации во времени, уменьшая фрагментацию и повышая устойчивость к изменениям освещения и перспективы. Данный подход позволяет модели более эффективно справляться со сложностями RVOS, такими как неполные аннотации, быстрые движения объектов и окклюзии.

Пространственно-временное разделение межмодального взаимодействия позволяет кодировать видео на основе прокси-данных и, наоборот, прокси-данные на основе видео.
Пространственно-временное разделение межмодального взаимодействия позволяет кодировать видео на основе прокси-данных и, наоборот, прокси-данные на основе видео.

Перспективы и Более Широкое Влияние

Перспективные исследования направлены на разработку адаптивных механизмов запросов, способных динамически регулировать сложность вопроса в зависимости от содержания видеоматериала. Вместо использования фиксированных запросов, система сможет оценивать визуальную и контекстную информацию, автоматически упрощая или детализируя запрос для достижения оптимального понимания. Например, при анализе быстро меняющейся сцены система может запрашивать лишь основные события, тогда как в статической обстановке — более подробные детали. Такой подход позволит значительно повысить эффективность видеоанализа, снизить вычислительную нагрузку и обеспечить более точные результаты, особенно в условиях ограниченных ресурсов или при обработке больших объемов видеоданных. Разработка подобных механизмов откроет новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных к гибкому и контекстуальному пониманию видеоинформации.

Дальнейшее развитие метода предполагает расширение его возможностей в обработке более сложных языковых конструкций и задач, требующих логических умозаключений. В настоящее время система демонстрирует успешное понимание простых запросов, однако способность интерпретировать нюансированные выражения, метафоры и косвенные указания остаётся областью для улучшения. Успешная реализация этих усовершенствований позволит системе не только извлекать информацию из видео, но и делать обоснованные выводы, предсказывать дальнейшее развитие событий и понимать намерения, выраженные в речи. Это, в свою очередь, откроет возможности для создания более интеллектуальных и адаптивных систем видеоанализа, способных решать широкий спектр задач, от автоматического монтажа видеоматериалов до помощи в принятии решений в сложных ситуациях.

Успешная реализация ProxyFormer открывает широкие перспективы для различных областей применения. В сфере видеомонтажа, система может значительно упростить процесс редактирования, автоматически определяя ключевые моменты и предлагая оптимальные варианты нарезки. В области взаимодействия человека и компьютера, ProxyFormer способен обеспечить более естественное и интуитивно понятное управление, распознавая намерения пользователя по визуальным сигналам. Не менее важным является потенциал в сфере автономной навигации, где система может использоваться для анализа видеопотока с камер и принятия решений о траектории движения, обеспечивая безопасность и эффективность перемещения роботов и беспилотных транспортных средств. Таким образом, ProxyFormer представляет собой не просто технологическое достижение, а платформу для создания принципиально новых, интеллектуальных систем, способных адаптироваться к сложным задачам и улучшать качество жизни.

Предложенный подход открывает перспективы для создания принципиально новых систем понимания видео, отличающихся повышенной интуитивностью и эффективностью. Вместо сложных и ресурсоемких методов анализа, требующих значительных вычислительных мощностей, данная технология позволяет обрабатывать видеоматериалы более естественно, приближая процесс к человеческому восприятию. Это достигается за счет способности системы не просто распознавать объекты и действия, но и понимать контекст происходящего, что существенно упрощает взаимодействие человека с машиной. В перспективе подобные системы могут найти применение в широком спектре задач — от автоматического монтажа и создания видеоконтента до разработки интеллектуальных помощников и систем автономной навигации, делая взаимодействие с видео более плавным, естественным и продуктивным.

В работе, посвященной сегментации видеообъектов по текстовому запросу, авторы предлагают подход ProxyFormer, стремящийся к более эффективному сопоставлению видео- и текстовой семантики. Этот метод, по сути, уговаривает хаос данных, заставляя его проявляться в виде выделенных объектов. Замечательно, что модель стремится к семантической согласованности, что, в свете постоянного шепота хаоса, представляется особенно важной задачей. Как заметил Эндрю Ын: «Иногда лучший способ продвинуться вперед — это признать, что вы ничего не знаете». Именно такое смирение перед сложностью данных и является ключом к созданию моделей, способных выдерживать испытание продакшена.

Что дальше?

Представленная работа, словно алхимик, стремящийся к эликсиру понимания видео, предлагает ProxyFormer — инструмент для согласования зыбких семантик изображения и текста. Однако, успех в уговаривании хаоса временных рядов не гарантирует абсолютной точности. Остаётся вопрос: достаточно ли этих «прокси-запросов», чтобы по-настоящему уловить ускользающую суть объекта, когда сама реальность расплывается во времени? Похоже, модель лишь перестала слышать шум, но не обрела истинного зрения.

Следующим шагом, вероятно, станет попытка выйти за рамки чисто пространственно-временного моделирования. Ингредиенты судьбы — не только положение объекта в кадре и его траектория, но и контекст, намерения, скрытые связи. Возможно, потребуется обращение к более глубоким моделям знаний, способным улавливать тончайшие нюансы человеческого восприятия, чтобы обучить машину не просто выделять объект, а понимать его роль в происходящем.

В конечном счёте, задача сегментации видео по текстовому запросу — это не столько техническая проблема, сколько философский вызов. Успех в этой области будет зависеть не только от усовершенствования архитектур нейронных сетей, но и от нашей способности сформулировать вопрос, который действительно отражает суть желаемого. Иначе говоря, нужно научиться не просто уговаривать хаос, но и понимать его шёпот.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21139.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-01 01:07