X-Prompt：一款多模态视频目标分割框架

0 90

X-Prompt简介

X-Prompt是一款多模态视频目标分割框架，旨在解决传统方法在复杂场景下的局限性。它通过预训练一个基于RGB数据的视频目标分割基础模型，然后利用额外模态（如热成像、深度或事件数据）作为提示，将基础模型适应到下游多模态任务中。X-Prompt的核心在于其多模态视觉提示器（MVP）和多模态适应专家（MAEs）。MVP能够将额外模态信息编码为基础模型的视觉提示，而MAEs则通过低秩适应模块引入特定模态的知识，同时保留基础模型的泛化能力。X-Prompt在多个基准测试中取得了最先进的性能，显著提升了多模态VOS任务的精度，同时减少了因有限数据导致的模型过拟合和灾难性遗忘问题。

X-Prompt主要功能

多模态视频目标分割：X-Prompt能够处理包括RGB-Thermal、RGB-Depth和RGB-Event在内的多种模态的视频目标分割任务。
高效适应下游任务：通过预训练的基础模型和提示机制，能够在有限数据下高效适应不同的多模态任务。
提升分割精度：利用多模态数据的互补性，在复杂场景下显著提升目标分割的精度和鲁棒性。
减少过拟合和灾难性遗忘：通过多模态适应专家（MAEs），在引入新模态知识的同时，保留基础模型的泛化能力，减少过拟合和灾难性遗忘。

X-Prompt技术原理

基础模型预训练：
- 模型架构：基于Vision Transformer的All-in-One Transformer架构，使用RGB数据进行预训练，具备通用的目标分割能力。
- 训练数据：利用大量RGB视频序列和静态图像数据生成的合成视频序列进行预训练，增强模型的时空匹配能力。
多模态视觉提示器（MVP）：
- 提示编码：将RGB和额外模态数据（如热成像、深度或事件数据）编码为视觉提示，结合基础模型的patch嵌入，引导下游任务的目标分割。
- 注意力机制：通过空间注意力和通道注意力机制生成空间模态注意力权重，增强和补充原始图像patch嵌入。
多模态适应专家（MAEs）：
- 低秩适应：在基础模型的每个Transformer层中引入低秩适应模块作为模态专家，辅助线性层的特征提取和匹配。
- 路由机制：通过路由器组合专家的输出，实现多模态协作，确保在不破坏基础模型泛化能力的情况下，学习特定模态的知识。
多尺度提示：
- 多尺度嵌入：使用卷积patch嵌入层生成多尺度的RGB和X模态patch嵌入，形成多尺度多模态提示，指导掩码解码器进行精确的目标分割。
冻结参数与可训练模块：
- 参数冻结：在适应下游任务时，基础模型的参数保持冻结，仅训练新引入的提示器、适应专家和X模态的patch嵌入层，避免模型退化。

X-Prompt应用场景

自动驾驶：通过结合RGB图像和深度信息，X-Prompt可以更准确地分割出道路上的车辆、行人等目标，帮助自动驾驶系统更好地理解复杂交通环境，提高安全性。
机器人导航：在机器人探索未知环境时，利用RGB和热成像数据，X-Prompt能够帮助机器人识别和分割出障碍物、目标物体等，辅助路径规划和目标抓取任务。
智能监控：在监控场景中，X-Prompt可以结合RGB和事件数据，实时分割出监控画面中的异常行为或特定目标，提高监控系统的准确性和响应速度。
低光照环境下的视频分析：在夜间或低光照条件下，X-Prompt利用RGB和热成像数据，能够更清晰地分割出目标物体，提升视频分析的性能，例如在野生动物监测或夜间安防监控中。
无人机目标跟踪：在无人机拍摄的视频中，X-Prompt结合RGB和热成像数据，可以更准确地跟踪和分割目标物体，即使在快速运动或复杂背景的场景下也能保持较高的分割精度。
工业自动化：在工业生产线上，X-Prompt可以结合RGB和深度数据，精确分割出生产线上的零部件或缺陷区域，辅助自动化检测和质量控制，提高生产效率和产品质量。