VISA

VISA（Video Object Segmentation via Large Language Model）是一个利用大型语言模型进行视频目标分割的系统。VISA在应对复杂分割任务方面表现出色，这些任务需要（a）基于世界知识进行推理，（b）推断未来事件，以及（c）对视频内容有全面理解。

使用场景

VISA 可以应用在多种复杂的场景，例如：

1. 推理与场景理解：利用世界知识对视频中的内容进行逻辑推理，分析和理解不同情景下的物体和事件。
2. 未来事件预测：从视频中推断出可能会发生的未来事件，例如预测运动轨迹或行为模式。
3. 视频内容分析：对视频内容进行详细且全面的分析，包括识别和分割其中的物体和场景。

性能展示

VISA在推理分割任务上展示了卓越的性能，能够处理需要深度理解和推理的视频分割问题。

安装与使用

VISA的安装比较简单，通过以下命令即可安装所需依赖：

pip install -r requirements.txt
pip install flash-attn --no-build-isolation

接下来，可以根据不同的数据集准备训练数据，并下载预训练权重，然后启动训练和验证过程。

训练与验证

• 数据准备：从不同来源下载和配置所需的数据集。
• 预训练权重：下载Chat-UniVi和SAM的预训练权重。
• 训练过程：配置和启动训练脚本，进行模型训练。
• 验证过程：运行验证脚本对模型性能进行评估。

引用

如果您在研究中使用了VISA，请引用以下论文：

@article{yan2024visa,
  title={VISA: Reasoning Video Object Segmentation via Large Language Models},
  author={Yan, Cilin and Wang, Haochen and Yan, Shilin and Jiang, Xiaolong and Hu, Yao and Kang, Guoliang and Xie, Weidi and Gavves, Efstratios},
  journal={arXiv preprint arXiv:2407.11325},
  year={2024}
}