上海人工智能实验室SeC技术：让AI像人类一样理解视频中的物体

这项由上海人工智能实验室的张志雄、丁双瑞等研究人员与上海交通大学、香港中文大学、哈尔滨工业大学联合开展的研究发表于2025年7月，论文题为《SeC: Advancing Complex Video Object Segmentation via Progressive Concept Construction》。有兴趣深入了解的读者可以通过GitHub项目页面https://github.com/OpenIXCLab/SeC访问完整代码和数据集。

当我们观看一部电影时，即使主角换了衣服、改变了发型，或者从室内走到了完全不同的室外场景，我们依然能够准确地识别出这个人。然而，对于计算机来说，这个看似简单的任务却极其困难。计算机通常只能通过比较像素的相似性来识别物体，就像一个只会死记硬背的学生，一旦考试题目稍作变化就完全不知所措。

这正是视频物体分割技术面临的核心挑战。视频物体分割就是让计算机在视频的每一帧画面中准确找到并标记出特定的物体，比如在一段足球比赛视频中持续追踪某个特定球员。这项技术在自动驾驶、视频编辑、增强现实等众多领域都有重要应用，但现有技术在面对复杂场景变化时经常出错。

研究团队发现，问题的根源在于现有技术过分依赖表面特征的匹配，缺乏像人类那样的概念理解能力。就好比一个人如果只记住朋友穿的那件红色外套，当朋友换了蓝色衣服时就认不出来了。而人类之所以能够在各种变化中认出朋友，是因为我们会形成一个综合性的概念印象，包括这个人的身材、走路姿态、行为习惯等多个维度的特征。

基于这个洞察，研究团队提出了名为SeC（Segment Concept，概念分割）的全新框架。SeC的核心思想是让AI系统学会像人类一样构建和运用物体的概念理解，而不是简单地进行像素级别的比较。这就像教会AI从"死记硬背"转向"举一反三"的学习方式。

一、从像素匹配到概念理解的革命性转变

为了验证现有技术的局限性，研究团队首先在他们新构建的复杂场景数据集上测试了当前最先进的SAM 2模型。结果令人震惊：即使是在只有一次场景变化的视频中，SAM 2的表现也会显著下降，而在多次场景变化的复杂视频中，性能更是大幅滑坡。

这个发现验证了研究团队的判断：传统的基于记忆匹配的方法在面对剧烈的视觉变化时力不从心。这些方法就像一个只会按图索骥的机器人，一旦参照图发生变化就无所适从。

相比之下，当研究团队使用GPT-4o这样的大型视觉语言模型进行实验时，发现它能够正确识别经历了显著外观变化的目标物体，并且还能提供文字解释来说明识别的依据。这表明大型视觉语言模型具备了超越表面特征匹配的概念推理能力，能够将当前帧中的物体与先前观察到的视觉证据进行概念层面的连接。

这个发现启发研究团队提出了一个大胆的想法：能否将大型视觉语言模型的概念理解能力集成到视频物体分割系统中，让AI获得类似人类的概念认知能力？

二、SeC框架的创新设计理念

SeC框架的设计哲学可以用一个生动的比喻来理解：传统方法就像一个只会看照片识人的保安，只要来访者的外表与登记照片有差异就无法识别；而SeC则像一个经验丰富的老朋友，能够通过综合观察一个人的多个特征和行为模式，即使外表发生变化也能准确识别。

SeC系统的核心组件是一个动态维护的关键帧银行。这个银行就像一个精心整理的相册，存储着目标物体在不同时刻、不同角度、不同状态下的代表性画面。系统会智能地选择那些既能体现物体多样性又具有高置信度分割结果的帧加入银行，确保概念构建的质量和效率。

当需要进行概念推理时，SeC会将这些关键帧按时间顺序排列，再加上当前需要分割的查询帧，一起输入到大型视觉语言模型中。研究团队借鉴了LISA模型的设计思路，在序列末尾添加一个特殊的概念标记，提示模型将目标物体的概念精华浓缩到这个标记中。这个过程就像让一位资深侦探通过观察多个线索来形成对嫌疑人的整体认知。

得到的概念表示随后会通过一个轻量级的交叉注意力模块与当前帧的视觉特征进行融合。这种融合不是简单的叠加，而是让概念级的语义先验知识指导像素级的视觉线索，实现高层语义理解与底层视觉特征的完美结合。

三、场景自适应激活的智慧策略

研究团队注意到，人类在观看视频时并不是时时刻刻都在进行深度思考。对于连续性较好的相邻帧，我们通常只需快速扫视即可；只有当发生显著变化时，比如场景切换或物体被遮挡后重新出现，我们才会调动更多的认知资源进行深入分析。

受到这种人类认知模式的启发，SeC采用了场景自适应激活策略。系统会实时监测视频帧之间的变化程度，只有当检测到显著的场景变化时，才会激活大型视觉语言模型进行概念推理。对于变化较小的连续帧，系统则回退到增强的特征匹配机制，既保证了效率又不牺牲准确性。

具体来说，SeC使用了一种基于HSV颜色空间的轻量级场景变化检测器。这个检测器通过计算相邻帧之间色调和饱和度直方图的巴塔查里雅距离来判断场景是否发生了显著变化。当距离超过预设阈值时，系统就会认为需要启动概念推理模式。

这种设计的巧妙之处在于实现了计算复杂度与分割质量的动态平衡。在大部分时候，系统以高效的匹配模式运行；只有在真正需要的关键时刻，才会调用更强大但也更耗时的概念推理能力。实验结果显示，即使只在不到10%的帧上激活概念推理，SeC的性能提升就已经相当显著，进一步增加激活频率带来的边际收益很小。

四、渐进式概念构建的深层机制

SeC的概念构建过程是渐进式的，就像一个艺术家在创作过程中不断完善作品的细节。随着视频的播放，系统会持续观察目标物体在不同场景、不同角度、不同状态下的表现，逐步丰富和完善对这个物体的概念理解。

为了验证这种渐进式构建的有效性，研究团队设计了一个巧妙的实验：他们将整个视频处理完毕后获得的最终概念表示用来重新分割整个视频，这被称为"离线"模式。实验结果证明，使用更加完整和丰富的概念表示确实能够获得更好的分割效果，这有力地证明了概念表示确实在随着观察的增多而不断改进。

这种渐进式的概念构建模式非常符合人类的学习规律。我们对一个人的认识也不是一蹴而就的，而是通过多次接触、在不同情境下的观察逐步形成全面而深刻的印象。SeC成功地将这种认知规律转化为了算法设计。

五、SeCVOS基准测试集的构建意义

意识到现有的视频物体分割数据集无法充分评估模型在复杂语义场景下的表现，研究团队构建了全新的SeCVOS（Semantic Complex Scenarios Video Object Segmentation）基准测试集。这个数据集就像一个专门为考察AI"举一反三"能力而设计的高难度考试。

SeCVOS包含160个精心挑选的多镜头视频，每个视频平均时长29.36秒，包含4.26个不同场景。相比之下，现有数据集如DAVIS、YouTube-VOS等大多只包含单一场景，场景数量平均在1.0到1.5之间。SeCVOS的目标消失重现率高达30.2%，远超其他数据集，这意味着物体经常会在镜头中消失然后在完全不同的场景中重新出现。

为了确保数据质量，研究团队采用了严格的筛选和标注流程。他们首先从Shot2Story数据集和YouTube视频中筛选出符合条件的长视频，然后使用GPT-4o来分析视频内容并识别那些在多个场景中频繁且明确出现的目标物体。初始的物体遮罩由SAM 2生成，随后经过多轮人工校正以确保高质量的标注精度。

SeCVOS不仅支持传统的半监督视频物体分割任务，还扩展支持引用式视频物体分割任务。对于每个目标物体，研究团队都生成了详细的文字描述，这些描述最初由Gemini 2.5 Pro生成，然后经过严格的人工验证和编辑。在存在视觉相似干扰物体的情况下，描述还会包含更加细粒度的区分信息，帮助模型进行精确的目标辨识。

六、实验结果的全面验证

在SeCVOS基准测试上的实验结果充分证明了SeC框架的优越性。随着场景变化次数的增加，SeC相对于现有方法的优势变得越来越明显。在没有场景变化的情况下，SeC比SAM 2.1提升了4.8个百分点；而在多场景变化的复杂情况下，这个优势扩大到了惊人的15.1个百分点，整体平均提升达到11.8个百分点。

这个结果清晰地验证了研究团队的核心假设：现有的视频物体分割方法过度依赖表面的外观线索，缺乏构建鲁棒概念级理解的能力。即使是Cutie这样声称利用物体级表示的先进方法，在SeCVOS上的表现仍然有限，说明它们的"物体级"理解实际上仍停留在比较浅层的特征层面。

在标准基准测试上，SeC同样展现出了一致的性能提升。在SA-V验证集和测试集上，SeC分别达到了82.7和81.7的J&F分数，比SAM 2.1提升了4.1和2.1个百分点。在LVOS v2上的2.4个百分点提升进一步证明了SeC在长视频分割任务上的有效性。

更令人印象深刻的是SeC在效率方面的表现。尽管集成了大型视觉语言模型，但由于采用了智能的场景自适应激活策略，SeC的推理速度仍然保持在实用的范围内。在SeCVOS上，SeC只在7.4%的帧上激活概念推理，在SA-V上这个比例更是只有1.0%，这样的稀疏激活既保证了性能提升又控制了计算开销。

七、技术细节的精心设计

SeC的实现建立在SAM 2.1-large的基础架构之上，但进行了关键的创新改进。研究团队保持了原有的图像编码器和遮罩解码器不变，重点在记忆机制和概念指导模块上进行创新。

在像素级关联记忆方面，SeC扩展了SAM 2的时序位置编码以支持多达22帧的更宽时间窗口。借鉴SAM2Long的设计思路，系统采用了目标感知的过滤策略，只选择那些包含可见目标物体的帧来构建记忆，避免无信息帧造成的干扰。

概念指导模块使用InternVL 2.5作为骨干网络，通过LoRA（Low-Rank Adaptation）技术进行高效的微调。训练过程采用两阶段策略：第一阶段专注于训练像素级关联记忆模块，使用从SA-V训练集中筛选出的2000个具有最多场景转换的视频进行训练；第二阶段则在约19万个物体实例上微调大型视觉语言模型的概念推理能力。

在训练数据的处理上，研究团队采用了创新的绿色轮廓标注方式，而非传统的Alpha混合遮罩叠加。这种方法能够有效突出分割目标，同时不会遮挡大型视觉语言模型进行感知所需的视觉特征。训练样本包含1到7个参考帧，其中0到2个是包含错误标注的干扰帧，其余提供有效的视觉提示。

八、深入的消融实验分析

研究团队进行了详尽的消融实验来验证各个组件的贡献。实验结果显示，像素级关联模块在SA-V这样的单镜头场景中带来显著提升，证明了其在捕获低层视觉模式方面的有效性。而当进一步引入概念指导模块时，SeCVOS上的性能提升了7.8个百分点，这清晰地证明了概念级推理对于处理复杂多镜头场景的关键作用。

关于大型视觉语言模型规模的实验表明，从1B参数扩展到4B参数的过程中，模型性能持续提升，但进一步扩展到8B参数时收益已经边际化。这个发现对于实际部署具有重要指导意义，表明4B参数规模已经能够在效率和性能之间找到较好的平衡点。

概念指导激活频率的分析实验揭示了一个重要结论：即使只在不到10%的帧上激活概念推理，就已经能够获得显著的性能提升。这个发现不仅证明了场景自适应策略的有效性，也为实际应用中的计算资源配置提供了重要参考。

九、实际应用前景与技术影响

SeC技术的突破性进展为多个实际应用领域开辟了新的可能性。在视频编辑领域，SeC能够帮助编辑人员更精准地追踪和分割复杂场景中的目标物体，即使这些物体经历了服装变化、光照变化或场景切换。这将大大提高视频后期制作的效率和质量。

在自动驾驶技术中，SeC的概念理解能力可能带来革命性的改进。传统的目标追踪系统经常在车辆被其他物体短暂遮挡后失去追踪目标，而SeC的概念推理能力有望解决这个长期困扰业界的技术难题。通过构建车辆、行人等交通参与者的概念表示，系统能够在目标重新出现时快速准确地重新建立追踪。

在增强现实应用中，SeC技术可以实现更加稳定和准确的物体识别和追踪。用户在使用AR眼镜或手机应用时，即使观察角度发生变化或光照条件改变，系统仍能准确识别和标注目标物体，提供更好的用户体验。

监控和安防系统也将从SeC技术中获益匪浅。传统监控系统往往在目标人物改变着装或在不同摄像头之间移动时失去追踪能力，而SeC的概念理解能力可以帮助系统建立更加鲁棒的人物身份识别和跟踪机制。

十、技术局限与未来发展方向

研究团队坦诚地指出了当前工作的局限性。场景变化检测机制虽然轻量高效，但在某些边缘情况下可能出现误判。一个更加理想的解决方案是开发基于学习的动态指示器，能够更智能地判断何时需要调用大型视觉语言模型的推理能力。

SeCVOS数据集虽然在场景复杂性上有显著突破，但在视频时长上仍短于LVOS等现有数据集。未来的工作可以考虑构建更长时间跨度的复杂场景视频数据集，进一步推动模型在长期时序推理能力方面的发展。

从技术架构角度来看，当前的概念构建过程主要依赖视觉信息，未来可以探索融入音频、文本等多模态信息来构建更加丰富和准确的物体概念表示。这种多模态概念构建有望进一步提升模型在复杂现实场景中的鲁棒性。

另一个值得探索的方向是概念表示的可解释性和可编辑性。如果能够让用户理解和修改AI系统构建的概念表示，将大大增强系统的实用性和用户接受度。这涉及到将隐式的概念表示转换为人类可理解的显式知识表示的挑战。

说到底，SeC技术代表了视频物体分割领域从表面特征匹配向深层概念理解的重要转变。它成功地将大型视觉语言模型的概念推理能力融入到传统的视频分割管道中，实现了性能的显著提升。更重要的是，这项工作为AI系统获得类人的视觉理解能力提供了一条可行的技术路径。

随着相关技术的不断成熟和优化，我们有理由相信，未来的AI系统将能够像人类一样，不仅仅看到像素的变化，更能理解场景背后的含义和物体的本质属性。这不仅将推动计算机视觉技术的发展，也将为人机交互、智能助手等更广泛的应用领域带来深远的影响。

SeC技术及其配套的SeCVOS基准测试集为这个激动人心的未来奠定了坚实的基础，也为其他研究者提供了宝贵的开源资源和研究思路。正如研究团队在论文中所展望的，他们希望这项工作能够启发更多关于概念级建模在长期和语义理解方面的探索，最终推动视频理解技术向着更加智能和实用的方向发展。

Q&A

Q1：SeC技术是什么？它解决了什么问题？ A：SeC（Segment Concept）是一种新的视频物体分割技术，让AI能像人类一样通过概念理解来识别视频中的物体，而不是仅仅比较像素相似性。它主要解决了现有技术在面对场景变化、物体外观改变时容易失效的问题，比如一个人换了衣服或从室内走到室外时，传统AI就认不出来了。

Q2：SeC技术会不会很耗费计算资源？ A：不会。SeC采用了智能的场景自适应策略，只有在检测到显著场景变化时才会启动复杂的概念推理，大部分时候使用高效的匹配模式。实验显示，即使只在不到10%的帧上激活概念推理，就能获得显著性能提升，在保证效果的同时控制了计算成本。

Q3：普通人能用到SeC技术吗？有什么实际应用？ A：虽然SeC目前还是研究阶段的技术，但它的应用前景很广泛。未来可能用于视频编辑软件中更智能的物体追踪，自动驾驶汽车的目标识别，手机AR应用的物体标注，以及监控系统的人员追踪等。随着技术成熟，普通用户将能在各种应用中体验到更准确、更智能的视频物体识别功能。