摘要

本文介绍了一种名为GvSeg的通用视频分割框架，该框架能够处理四种不同的视频分割任务（实例分割、语义分割、全景分割和示例引导分割），同时保持相同的架构设计。当前趋势是开发能够跨多个任务应用的通用视频分割解决方案，以简化研究和部署。然而，现有的高度统一框架可能会忽略不同任务之间的固有差异，导致性能不佳。GvSeg通过提供对分割目标的整体解耦和建模，从外观、位置和形状的角度彻底检查它们，并在此基础上重新制定查询初始化、匹配和采样策略，以适应任务特定的需求。这些与架构无关的创新使GvSeg能够有效地解决每个独特任务，通过容纳它们特有的属性。在七个黄金标准基准数据集上的广泛实验表明，GvSeg在四种不同的视频分割任务上超越了所有现有的专用/通用解决方案。

原理

GvSeg的核心原理是通过对视频中的目标进行全面的解耦和建模，从而实现对不同视频分割任务的适应性处理。具体来说，GvSeg首先将分割目标分解为三个关键组成部分：外观、形状和位置。然后，通过调整这些关键元素在查询初始化和对象关联中的参与度，实现对实例识别或语义理解的定制优先级，以应对不同的任务。此外，GvSeg还提出了任务导向的时间对比学习，以积累考虑局部一致性和语义理解属性的多样化样本，用于跟踪实例和语义/背景类别。通过这种方式，GvSeg为每个单独的任务提供了定制的考虑，并在四种视频分割任务中持续获得领先的结果。

流程

GvSeg的工作流程包括以下几个关键步骤：

1. 目标解耦和建模：将视频中的目标分解为外观、形状和位置三个维度进行分析。
2. 查询初始化和匹配策略的重新制定：根据任务特定的需求，调整查询的初始化、匹配和采样策略。
3. 任务导向的时间对比学习：通过任务导向的采样策略，从整个视频中选择性地采样实例，并从整个数据集中收集背景类别样本。
4. 性能评估：在七个黄金标准基准数据集上进行广泛实验，验证GvSeg在四种不同的视频分割任务上的性能。

应用

GvSeg的应用前景广泛，可以应用于各种视频分割任务，包括但不限于实例分割、语义分割、全景分割和示例引导分割。由于其通用性和高效性，GvSeg有望在视频分析、监控、自动驾驶等领域发挥重要作用。此外，GvSeg的设计理念和方法也可以为未来的视频分割研究提供新的思路和方向。