多上下文时序一致性建模在指代视频目标分割中的应用与性能提升

本研究针对指代视频目标分割（RVOS）中存在的查询一致性和上下文感知不足问题，提出多上下文时序一致性模块（MTCM）。该模块通过整合对齐器（Aligner）和多上下文增强器（MCE），显著提升时序建模能力，在MeViS等数据集上实现J&F分数47.6的突破，为跨模态交互与动态目标分割提供新思路。

　　

在计算机视觉领域，指代视频目标分割（Referring Video Object Segmentation, RVOS）是一项极具挑战性的任务，要求模型根据文本描述在视频中精准分割目标对象。尽管Transformer架构的引入推动了跨模态交互的发展，但现有方法仍面临查询不一致和上下文感知不足的瓶颈——前者导致视频中段出现目标切换，后者引发文本描述与分割结果的错位。这些问题在复杂场景（如MeViS数据集）中尤为突出，亟需一种能兼顾时序稳定性和多尺度上下文理解的解决方案。

为此，来自韩国大学人工智能研究生院的研究团队在《Neural Networks》发表研究，提出多上下文时序一致性模块（Multi-context Temporal Consistency Module, MTCM）。该模块通过创新性整合对齐器（Aligner）和多上下文增强器（Multi-Context Enhancer, MCE），分别解决查询噪声过滤与局部-全局上下文协同问题。实验表明，MTCM在四种不同模型上均实现性能提升，最高J&F分数达47.6，验证了其作为通用时序建模组件的有效性。

关键技术方法包括：1）基于Transformer的实例令牌重组技术，通过Aligner实现跨帧查询对齐；2）多尺度上下文融合策略，利用MCE结合短时动作特征与长时运动轨迹；3）在MeViS（2006视频/8171对象）、A2D Sentences等数据集上的定量评估，采用J&F（区域相似度与轮廓准确度的综合指标）作为核心评价标准。

研究结果
Aligner的查询一致性增强：通过分析相邻帧实例令牌的语义相关性，过滤非目标噪声并重新分配查询权重。实验显示该组件使目标切换错误率降低32%，证明其对时序连贯性的关键作用。
MCE的多上下文建模：通过并行提取局部（单帧内空间关系）与全局（视频级运动模式）特征，显著提升文本-视觉对齐精度。在MeViS复杂场景中，目标漏检率减少41%。
跨模型兼容性验证：将MTCM嵌入四种主流RVOS框架（包括视频级与帧级解码器），所有模型J&F分数提升1.8-4.3分，证实其架构无关的泛化能力。

结论与意义
该研究开创性地将时序一致性与多上下文分析相结合，其核心贡献在于：1）Aligner首次系统化解决RVOS中的查询漂移问题，为动态目标跟踪提供稳定表征基础；2）MCE突破传统单尺度上下文局限，通过层次化特征融合精准捕捉文本描述的时空语义；3）开源的模块化设计（代码已发布）推动RVOS技术向实用化迈进。这项工作不仅为复杂场景下的视频理解设立新基准，其跨模态对齐思路还可拓展至医疗影像分析、自动驾驶等时序敏感领域。