漸進式概念構建：提升複雜場景下視頻物件分割效能
從視覺匹配到概念驅動
傳統視頻物件分割（Video Object Segmentation, VOS）多仰賴底層特徵匹配，以外觀相似性追蹤目標。然而面對劇烈視覺變化、遮擋與動態場景，這類方法常失去穩定性。根據 arXiv:2507.15852v2 所示，Segment Concept（SeC）框架透過「高階概念構建」克服此限制，以人類式的語義理解代替單純匹配。SeC 首先蒐集多幀視覺線索，藉由大規模視覺－語言模型（Large Vision-Language Model, LVLM）評估並累積目標的語義特徵，構築出穩健的概念先驗。此機制有如人類觀察物體多角度並建立心智表徵，能在後續幀中即便外觀大幅變形，仍維持精準分割能力。實驗結果顯示，在 SeCVOS 基準測試上，SeC 相較於 SAM 2.1，IoU 提升 11.8 個百分點，顯著拉開差距。
Segment Concept架構設計
SeC 的整體流程可細分為「概念建構—語義推理—動態匹配」三大階段。首先，輸入多張標註初始幀與關鍵幀後，SeC 利用 LVLM（如 OV-LvLM、GLIP 等開源模型）在隱空間中抽取物體屬性向量，並將時間維度訊息一併編碼，形成初步概念表示（Concept Embedding）。接著，結合 Transformer 自注意力機制進行概念推理，產生對目標在不同視角與光線下的穩健假設。最後，SeC 依照場景複雜度動態調整推理比例：若畫面變化劇烈，即 invoke 更多語義推理；若變化平緩，則以輕量級特徵匹配維持實時性。
在實作層面，SeC 採用 PyTorch 及 ONNX Runtime 進行模型加速，並配合 NVIDIA TensorRT 優化 LVLM 推理速度。研究團隊根據《ICCV 2023》提出的 benchmark 指標，加入了內存與推理延遲度量，確保在 1080p@30fps 的標準硬體（RTX 4090）上，總延時不超過 33ms，可滿足多數工業應用的即時需求。
LVLM語義融合與推理流程
SeC 借鑑 NLP 中的多段落閱讀理解（Multi-Passage Reading Comprehension）設計，將各幀視覺特徵視為「語義段落」輸入 LVLM。模型依據關鍵區域遮罩（ROI Mask）生成語義提示，並透過 Prompt Tuning 微調語意抽取層，以提升對目標細節的敏感度。根據 arXiv:2507.15852v2 實驗，LVLM 在生成概念先驗時，召回率（Recall）較單純 CNN 特徵提升 12.3％，且在遮擋場景的精確度（Precision）提升 9.7％。此種跨幀語義匯聚策略，不但強化了空間一致性，也降低了對大容量相似背景之依賴。
效能調校與動態計算平衡
為兼顧效能與精確度，SeC 採用場景複雜度評估器（Complexity Estimator）實時計算當前影格動態差異，並依此分配算力資源。在低複雜度畫面，僅啟用輕量級 CNN 匹配；當複雜度超過預設門檻（由訓練期間收集的基準數據確定），才觸發 LVLM 進行深度語義推理。該機制源自《NeurIPS 2024》提出的「Adaptive Inference」思想，能在不同場景中平均降低約 28％ 的 GPU 計算負載，並將能耗下降超過 20％。
應用場景與影響評估
SeC 對於自動駕駛、智慧監控及擴增實境（AR）等領域具深遠影響。正面而言，它可在動態交通場景中準確分割行人、自行車等低顯著物體，提升系統安全性；在 AR 領域，更能穩定追蹤實體物品，提供更流暢的互動體驗。然而，LVLM 需大量預訓練資料與算力；若應用於邊緣裝置或私有資料庫，可能面臨算力瓶頸與合規挑戰。此外，語義先驗對異常場景的魯棒性尚待驗證，若概念構建出現偏差，可能導致後續分割失準。
總結而言，SeC 透過「漸進式概念構建」與「動態計算平衡」，為複雜視頻物件分割樹立了新範式。未來可結合自監督學習與跨域適配策略，進一步降低標註成本，並強化少樣本場景的泛化能力。
參考資料：
1. arXiv:2507.15852v2 “SeC: Advancing Complex Video Object Segmentation”
2. Facebook AI Research, “Segment Anything Model (SAM) 2.1” (2024)
3. NeurIPS 2024, “Adaptive Inference for Vision Models”
4. ICCV 2023 Benchmark 指標與 Performance Report
