Temporal Prompting Matters: Rethinking Referring Video Object Segmentation

📄 arXiv: 2510.07319v1 📥 PDF

作者: Ci-Siang Lin, Min-Hung Chen, I-Jieh Liu, Chien-Yi Wang, Sifei Liu, Yu-Chiang Frank Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-08

💡 一句话要点

提出Tenet框架，利用时序Prompt高效解决Referring Video Object Segmentation问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Referring Video Object Segmentation 时序Prompt Prompt学习 视频理解 目标分割

📋 核心要点

  1. 现有RVOS方法依赖端到端训练和密集标注，计算成本高且难以扩展。
  2. Tenet框架将RVOS分解为指代、视频和分割因素，利用时序Prompt解决指代和视频问题。
  3. 通过Prompt Preference Learning评估Prompt质量，指导基础分割模型，实现高效的RVOS。

📝 摘要（中文）

本文重新思考了Referring Video Object Segmentation (RVOS)任务，旨在探究该任务的关键要素。现有方法通常需要端到端的训练，并依赖密集的mask标注，计算成本高且扩展性差。本文将RVOS任务分解为指代(referring)、视频(video)和分割(segmentation)三个因素，并提出了一个名为Temporal Prompt Generation and Selection (Tenet)的框架，以解决指代和视频因素，而将分割问题交给基础分割模型。为了有效地将基于图像的基础分割模型应用于RVOS，本文利用现成的目标检测器和跟踪器生成与指代语句相关联的时序Prompt。为了解决高质量时序Prompt难以通过置信度分数识别的问题，本文提出了Prompt Preference Learning来评估生成的时序Prompt的质量。通过使用这些Prompt来指导基于图像的基础分割模型，可以为被指对象生成高质量的mask，从而实现模型对RVOS的有效适应。在RVOS基准上的实验证明了Tenet框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：Referring Video Object Segmentation (RVOS)旨在根据给定的文本描述，在视频中分割出目标对象。现有方法通常采用端到端训练，需要大量的mask标注数据，导致计算资源消耗巨大，并且模型泛化能力受限，难以适应新的场景和对象。此外，如何有效利用视频中的时序信息也是一个挑战。

核心思路：本文的核心思路是将RVOS任务解耦为三个关键因素：指代理解、视频时序建模和对象分割。通过利用预训练的图像分割模型作为基础分割能力，重点解决指代理解和视频时序建模问题。通过生成和选择高质量的时序Prompt，引导基础分割模型完成最终的分割任务，从而避免了端到端训练的需要。

技术框架：Tenet框架主要包含以下几个模块：1) 时序Prompt生成模块：利用现成的目标检测器和跟踪器，结合指代语句，在视频帧中生成候选的Prompt。2) Prompt Preference Learning模块：设计一个学习机制，用于评估和选择高质量的Prompt。该模块旨在解决仅依靠检测器和跟踪器的置信度分数难以区分高质量Prompt的问题。3) 分割模块：使用选定的Prompt来指导预训练的图像分割模型，生成最终的分割结果。

关键创新：本文的关键创新在于提出了Temporal Prompt Generation and Selection (Tenet)框架，将RVOS任务分解为指代、视频和分割三个因素，并利用时序Prompt来桥接指代理解和视频时序建模。Prompt Preference Learning模块是另一个创新点，它能够有效地评估和选择高质量的Prompt，从而提高分割精度。

关键设计：Prompt Preference Learning模块的具体设计细节未知，论文中可能涉及特定的损失函数或网络结构来学习Prompt的质量评估。时序Prompt的具体形式（例如，bounding box, mask等）以及如何将其融入到基础分割模型中也可能是关键的设计细节。此外，如何有效地利用目标检测器和跟踪器的输出，生成与指代语句相关的Prompt，也是一个重要的考虑因素。

📊 实验亮点

论文在RVOS基准数据集上进行了实验，证明了Tenet框架的有效性。具体的性能数据、对比基线以及提升幅度需要在论文中查找。该框架能够利用预训练的图像分割模型，避免了端到端训练，降低了计算成本，并提高了模型的泛化能力。Prompt Preference Learning模块能够有效地选择高质量的Prompt，从而提高分割精度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频监控、自动驾驶、视频编辑、人机交互等领域。例如，在视频监控中，可以通过自然语言描述快速定位和分割目标对象；在自动驾驶中，可以根据语音指令识别和跟踪特定车辆或行人；在视频编辑中，可以方便地对视频中的特定对象进行编辑和处理。

📄 摘要（原文）

Referring Video Object Segmentation (RVOS) aims to segment the object referred to by the query sentence in the video. Most existing methods require end-to-end training with dense mask annotations, which could be computation-consuming and less scalable. In this work, we rethink the RVOS problem and aim to investigate the key to this task. Based on existing foundation segmentation models, we decompose the RVOS task into referring, video, and segmentation factors, and propose a Temporal Prompt Generation and Selection (Tenet) framework to address the referring and video factors while leaving the segmentation problem to foundation models. To efficiently adapt image-based foundation segmentation models to referring video object segmentation, we leverage off-the-shelf object detectors and trackers to produce temporal prompts associated with the referring sentence. While high-quality temporal prompts could be produced, they can not be easily identified from confidence scores. To tackle this issue, we propose Prompt Preference Learning to evaluate the quality of the produced temporal prompts. By taking such prompts to instruct image-based foundation segmentation models, we would be able to produce high-quality masks for the referred object, enabling efficient model adaptation to referring video object segmentation. Experiments on RVOS benchmarks demonstrate the effectiveness of the Tenet framework.