工程師時代

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…