VideoSeg-R1:Reasoning Video Object Segmentation via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2511.16077v1 📥 PDF

作者: Zishan Xu, Yifu Guo, Yuquan Lu, Fengyu Yang, Junxin Li

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-20

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出VideoSeg-R1，首个基于强化学习的视频推理分割框架，提升复杂场景泛化性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视频推理分割 强化学习 视频理解 目标分割 显式推理

📋 核心要点

  1. 传统视频推理分割方法依赖有监督微调，泛化性受限，缺乏显式推理。
  2. VideoSeg-R1采用强化学习，解耦指代图像分割和掩码传播，实现显式推理。
  3. 实验表明，VideoSeg-R1在多个基准测试中达到SOTA，提升复杂场景性能。

📝 摘要（中文）

本文提出VideoSeg-R1，首个将强化学习引入视频推理分割的框架。该框架采用解耦架构，将任务分解为联合指代图像分割和视频掩码传播。它包含三个阶段：（1）分层文本引导的帧采样器，模拟人类注意力；（2）推理模型，产生空间线索以及显式推理链；（3）使用SAM2和XMem的分割-传播阶段。一种任务难度感知机制自适应地控制推理长度，以获得更好的效率和准确性。在多个基准测试上的大量评估表明，VideoSeg-R1在复杂的视频推理和分割任务中实现了最先进的性能。代码将在https://github.com/euyis1019/VideoSeg-R1上公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频推理分割方法主要依赖于有监督的微调，这导致模型在面对分布外（out-of-distribution）的场景时泛化能力较差。此外，这些方法通常缺乏显式的推理过程，难以解释模型的决策依据。因此，如何提高模型在复杂视频场景下的泛化能力，并使其具备可解释的推理能力，是本文要解决的核心问题。

核心思路：VideoSeg-R1的核心思路是将视频推理分割任务建模为一个强化学习问题。通过强化学习，模型可以学习到如何在视频中进行有效的推理，并生成准确的分割掩码。这种方法避免了对大量标注数据的依赖，提高了模型的泛化能力。同时，显式的推理链使得模型的决策过程更加透明和可解释。

技术框架：VideoSeg-R1的整体架构包含三个主要阶段：（1）分层文本引导的帧采样器：该模块模拟人类的注意力机制，根据文本描述选择视频中相关的帧，以减少计算负担并提高推理效率。（2）推理模型：该模块利用强化学习生成空间线索和显式推理链，指导后续的分割过程。（3）分割-传播阶段：该模块利用SAM2和XMem等先进的分割模型，根据推理模型提供的线索，生成最终的分割掩码，并将其传播到整个视频序列。

关键创新：VideoSeg-R1最关键的创新在于将强化学习引入视频推理分割任务。与传统的有监督方法不同，VideoSeg-R1通过强化学习训练模型，使其能够自主地学习推理策略，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。此外，显式的推理链使得模型的决策过程更加透明和可解释，这对于实际应用非常重要。

关键设计：VideoSeg-R1的关键设计包括：(1) 任务难度感知机制：该机制根据视频的复杂程度自适应地调整推理长度，以在效率和准确性之间取得平衡。(2) 分层文本引导的帧采样器：通过分层采样，模型可以更有效地选择与文本描述相关的帧，从而提高推理的准确性。(3) 强化学习奖励函数：奖励函数的设计至关重要，它直接影响模型的学习效果。论文中可能采用了基于分割准确率和推理效率的奖励函数。

📊 实验亮点

VideoSeg-R1在多个基准测试中取得了state-of-the-art的性能，证明了其在复杂视频推理和分割任务中的有效性。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。该方法通过引入强化学习和显式推理链，显著提高了模型的泛化能力和可解释性。

🎯 应用场景

VideoSeg-R1在视频编辑、智能监控、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。例如，在视频编辑中，可以根据文本描述自动分割视频中的目标对象，方便用户进行编辑和特效处理。在智能监控中，可以自动识别和跟踪视频中的可疑目标，提高监控效率。在自动驾驶中，可以准确分割道路上的车辆、行人等目标，提高驾驶安全性。

📄 摘要（原文）

Traditional video reasoning segmentation methods rely on supervised fine-tuning, which limits generalization to out-of-distribution scenarios and lacks explicit reasoning. To address this, we propose \textbf{VideoSeg-R1}, the first framework to introduce reinforcement learning into video reasoning segmentation. It adopts a decoupled architecture that formulates the task as joint referring image segmentation and video mask propagation. It comprises three stages: (1) A hierarchical text-guided frame sampler to emulate human attention; (2) A reasoning model that produces spatial cues along with explicit reasoning chains; and (3) A segmentation-propagation stage using SAM2 and XMem. A task difficulty-aware mechanism adaptively controls reasoning length for better efficiency and accuracy. Extensive evaluations on multiple benchmarks demonstrate that VideoSeg-R1 achieves state-of-the-art performance in complex video reasoning and segmentation tasks. The code will be publicly available at https://github.com/euyis1019/VideoSeg-R1.