本文介绍的论文是《SeC: Advancing Complex Video Object Segmentation via Progressive Concept Construction》，该研究直面视频目标分割（VOS）领域的核心难题：当物体外观发生剧烈变化、被严重遮挡或场景动态切换时，现有模型往往会“跟丢”目标。研究者们认为，根本原因在于当前方法过度依赖像素级别的外观匹配，而缺乏人类那种基于“概念”的理解能力。

为此，提出一个名为SeC (Segment Concept)的全新概念驱动分割框架，并构建了一个极具挑战性的新基准SeCVOS。SeC通过利用大型视觉-语言模型（LVLM）逐步构建目标的抽象概念，实现了在复杂场景下鲁棒的视频目标分割。

实验结果显示，SeC在新的SeCVOS基准上，性能比强大的SAM 2.1高出11.8个百分点，为概念感知的视频分割设立了新的技术标杆。

论文标题：SeC: Advancing Complex Video Object Segmentation via Progressive Concept Construction

作者：Zhixiong Zhang, Shuangrui Ding, Xiaoyi Dong, 等 (来自上海交通大学、上海人工智能实验室、香港中文大学、哈尔滨工业大学)

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2507.15852v1

项目主页: https://rookiexiong7.github.io/projects/SeC/

代码: https://github.com/OpenIXCLab/SeC

数据集: https://huggingface.co/datasets/OpenIXCLab/SeCVOS

研究背景与意义

视频目标分割（VOS）是计算机视觉的一项基础且重要的任务，要求模型在视频的每一帧中都精确地分割出指定的目标物体。尽管近年来VOS技术发展迅速，但模型在复杂、动态的真实世界场景中依然表现脆弱。

想象一下这个场景：一个人穿着黄色雨衣在雨中行走，走进一栋建筑，脱下雨衣，然后在室内灯光下继续活动。对于人类来说，可以毫不费力就能认出这是同一个人。但对于传统的VOS模型，这几乎是“不可能完成的任务”，因为目标的外观（从黄色雨衣到普通衣物）、背景（从室外雨景到室内）都发生了天翻地覆的变化。

现有VOS方法，即便是像SAM（Segment Anything Model）这样强大的模型，其核心跟踪机制仍严重依赖于外观匹配。它们通过比较相邻帧之间像素或特征的相似度来传播掩码（mask）。一旦物体的外观、姿态、光照发生剧烈变化，或者被长时间遮挡，这种匹配机制就很容易失效。

本文的研究者们一针见血地指出：这种局限性的根源在于模型缺乏对物体概念性的理解。人类之所以能在复杂场景中保持对目标的稳定认知，是因为不仅仅在看像素，更是在理解“这是一个什么物体”、“它具有哪些固有属性”。脑中形成了一个关于目标的抽象“概念”，这个概念超越了其在某一特定时刻的具体外观。

正是基于这一洞察，SeC框架应运而生，旨在让VOS模型从“看像素”进化到“懂概念”。

主要研究内容与方法

SeC框架的核心思想是逐步构建和利用高级的、以对象为中心的概念表示。它不再仅仅依赖于帧间的外观相似性，而是主动地为目标物体建立一个动态的、丰富的语义档案。

1. 核心方法：SeC框架

SeC框架的运作方式可以概括为以下几个关键步骤：

渐进式概念构建：在处理视频时，SeC会利用强大的大型视觉-语言模型（LVLM），持续地从已经处理过的帧中提取和整合关于目标的视觉线索。例如，LVLM会分析目标在不同帧中的外观、姿态、与环境的交互等，然后将这些信息整合成一个鲁棒的概念先验。这个概念先验就像是模型为目标建立的一个“档案”，里面记录着“这是一只黑白相间的猫，它喜欢在沙发上睡觉”这样的高级语义信息，而不仅仅是一堆像素特征。

概念驱动的推理：在分割后续帧时，SeC会利用这个已经构建好的、综合性的目标概念。当遇到困难场景时（如猫被枕头部分遮挡），即使外观匹配线索很弱，模型也能依据“这是一只猫”这个概念，推理出被遮挡部分的大致形状和位置，从而实现更鲁棒的分割。

自适应计算：SeC还具备一个非常实用的特性——自适应地平衡语义推理和特征匹配。在简单的场景下，模型会更多地依赖高效的特征匹配；而在复杂的、需要高级推理的场景下，它才会更多地调用计算成本较高的LVLM进行语义分析。这种设计使得SeC能够在保证精度的同时，动态地调整计算量，实现效率与效果的最佳平衡。

2. 新基准：SeCVOS数据集

为了更公平、更严格地评估VOS模型在概念理解方面的能力，研究者们还专门构建了一个新的基准数据集——SeCVOS (Semantic Complex Scenarios VOS)。

专为挑战而生：SeCVOS包含了160个经过精细手工标注的多场景视频。这些视频经过精心挑选，充满了各种“陷阱”，例如目标外观的剧烈变化（换装、变形）、长时间或完全遮挡、以及场景的动态切换等。

推动领域发展：该数据集的发布，为VOS领域提供了一个专门用于衡量模型高级推理和鲁棒语义理解能力的平台，有助于推动未来的研究朝着更智能、更接近人类水平的方向发展。

实验设计与结果

SeC框架在多个VOS基准上进行了测试，尤其是在新提出的SeCVOS数据集上，其表现尤为亮眼。

定量结果：在最具挑战性的SeCVOS基准上，所提出方法在各种设置下始终优于现有技术，包括无场景过渡、单场景和多场景场景。值得注意的是，随着场景过渡次数的增加，该方法和先前方法之间的性能差距越来越大。

定性结果：可视化结果直观地展示了SeC的强大能力。在传统方法纷纷“跟丢”目标的复杂场景中，SeC依然能够稳定、准确地分割出目标，充分体现了其基于概念理解的鲁棒性。

结论与未来工作

SeC的提出，是视频目标分割领域从“模式匹配”向“概念理解”迈出的重要一步。它通过渐进式地构建目标概念，成功地克服了传统VOS方法在面对复杂动态场景时的局限性。这项工作不仅提出了一个性能卓越的新模型，更重要的是，它为解决VOS的核心挑战提供了一个全新的、富有启发性的视角。

同时，SeCVOS数据集的发布，也为社区提供了一个宝贵的资源，将激励更多研究者投入到概念感知的视频理解研究中。未来的工作可能会沿着如何更高效地构建和利用概念、以及如何将这种思想应用到更多视频理解任务（如视频问答、事件检测等）的方向展开。

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