HyperSeg: Towards Universal Visual Segmentation with Large Language Model

本文旨在利用视觉大语言模型（VLLM）的强大推理能力解决图像和视频感知的通用分割问题。尽管当前统一分割方法取得了显著进展，但在适应图像和视频场景以及复杂推理分割方面仍存在局限性，这使得它们难以处理各种具有挑战性的指令，并实现对细粒度视觉-语言关联的准确理解。我们提出了HyperSeg，这是首个基于VLLM的通用分割模型，用于像素级别的图像和视频感知，涵盖通用分割任务以及需要强大推理能力和世界知识的更复杂的推理感知任务。此外，为了充分利用VLLM的识别能力和细粒度视觉信息，HyperSeg结合了混合实体识别和细粒度视觉感知模块，以应对各种分割任务。结合时间适配器，HyperSeg实现了对时间信息的全面理解。实验结果验证了我们在解决通用图像和视频分割任务，包括更复杂的推理感知任务方面的见解的有效性。我们的代码已公开。

该论文旨在解决图像和视频感知中的通用分割问题，特别是针对复杂推理分割任务的挑战。现有的统一分割方法在适应图像和视频场景以及处理复杂推理任务方面存在局限性，难以准确理解细粒度的视觉-语言关联。

论文提出了HyperSeg，这是首个基于视觉大语言模型（VLLM）的通用分割模型，用于像素级的图像和视频感知。HyperSeg结合了混合实体识别模块和细粒度视觉感知模块，以充分利用VLLM的识别能力和细粒度视觉信息。此外，通过引入时间适配器，HyperSeg能够全面理解时间信息，从而更好地处理视频数据。

1. HyperSeg不仅涵盖了通用分割任务，还能处理更复杂的推理感知任务，需要强大的推理能力和世界知识。 2. 实验结果验证了HyperSeg在解决通用图像和视频分割任务，尤其是复杂推理任务方面的有效性。 3. 论文提供了开源代码，方便其他研究人员复现和进一步研究。 4. 未来的研究可以进一步探索如何优化模型的时间适应性和跨模态推理能力。

近期在这个领域中，还有一些相关的研究，例如： 1. "Masked-attention Chain-of-Thought for Compositional Video Grounding" - 探索了如何利用掩码注意力机制和链式思维来实现组合视频定位。 2. "ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision" - 提出了一个不依赖卷积或区域监督的视觉-语言Transformer模型。 3. "VideoMAE: Masked Autoencoders Are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-Training" - 研究了如何利用掩码自编码器进行高效的数据驱动的视频自监督预训练。