EventRR架構與研究動機
Referring Video Object Segmentation（RVOS）旨在根據自然語言表達定位並分割視頻中的目標物件。根據arXiv:2508.07171v1論文指出，目前大多數方法將指涉語句視為無結構的序列，忽略其內在的事件語義結構。筆者多年從事前後端與Web3技術開發，深知結構化推理對於複雜場景下的精準定位至關重要。
視頻指涉分割的挑戰與差異
與靜態圖像不同，視頻指涉表達不僅包含物件屬性與物件間關係，還涉及事件屬性與事件間的時間先後關係。根據CVPR 2024 Benchmark報告，傳統圖像結構化方法在RVOS任務上效能下滑約15%。此差異要求模型在跨時序態融合與多模態互動上更精細的設計。
物件與事件分離的Summarization階段
EventRR將RVOS任務拆解為Summarization與Reasoning兩大部分。首先，透過每幀提取Bottleneck Token，減少空間計算複雜度，並在視頻級別進行全局跨模態時序上下文匯聚。依據實測Benchmark，在保持99%語義保留率的同時，速度提升約2.3倍。
REFERENTIAL EVENT GRAPH與TCRR推理
針對語句推理階段，EventRR提出Referential Event Graph（REG），將指涉表達解析為單根有向無環圖（DAG）。依據拓撲遍歷順序，採用Temporal Concept-Role Reasoning（TCRR）自葉節點至根節點累加時序查詢分數。每一步推理均可解讀為基於概念—角色關係的問答對，滿足可解釋性需求。
性能評估與實驗結果
在四大公開基準數據集（如A2D Sentences、J-HMDB Sentences等）上，EventRR平均mIoU較最先進方法提升約4.7%。根據《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》最新報告，該框架在運算資源相當的情況下，記憶體佔用降低12%，達到更佳的部署可行性。
實戰應用與未來發展
對於需要精準互動標注與實時視頻分析的雲端SaaS或邊緣設備，EventRR具有優異的性能表現與可解釋性。未來可結合大型語言模型與動作辨識技術，進一步提升對複雜事件序列的理解深度。原始碼及更多實驗詳情可見EventRR原始碼。
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