X-Prompt – 用于多模態視頻目標分割的通用框架

什么是X-Prompt

X-Prompt是一款針對多模態視頻目標分割的通用框架，旨在克服傳統方法在極端光照、快速及背景干擾等復雜場景中的局限性。該框架通過預訓練一個基于RGB數據的視頻目標分割基礎模型，結合額外的模態信息（如熱成像、深度或相機數據）作為視覺提示，從而有效地將基礎模型調整至各類多模態任務。

X-Prompt的主要功能

• 多模態適應：X-Prompt利用多模態視覺提示器（MVP），將額外的模態信息轉化為視覺提示，與RGB數據相結合，增強基礎模型在多模態任務中的分割性能。
• 保持泛化能力：通過多模態自適應專家（MAEs），X-Prompt能在不影響基礎模型泛化能力的前提下，為每種模態提供特定的知識，有效避免全參數微調可能導致的模型崩潰。
• 高效任務遷移：該框架能夠在有限的多模態標注數據下迅速適應新任務，顯著減少為每個任務單獨設計和訓練模型所需的研究工作量及硬件開支。
• 多任務整合：X-Prompt支持多種多模態任務（如RGB-T、RGB-D和RGB-E），通過統一的框架實現任務整合，顯著提升模型在復雜場景下的性能。

X-Prompt的技術原理

• 基礎模型預訓練：X-Prompt的基礎模型基于Vision Transformer，使用大量RGB視頻序列進行預訓練，以獲得強大的分割能力和泛化能力。預訓練的目標是讓模型根據參考幀及其分割掩碼，準確分割當前幀中的目標對象。
• 多模態視覺提示器（MVP）：MVP的作用是將額外模態的信息（如熱成像、深度或相機數據）編碼為視覺提示，并整合至基礎模型之中。通過多尺度卷積嵌入層，MVP將RGB和其他模態的圖像塊嵌入到多尺度提示中，以引導基礎模型進行目標分割。
• 多模態適應專家（MAE）：MAE通過低秩適應機制，為每種模態提供特定的知識，同時保持基礎模型的通用能力。MAE的設計支持在不損害基礎模型泛化能力的情況下，對模型進行微調，以適應特定的多模態任務。

X-Prompt的項目地址

• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2409.19342

X-Prompt的應用場景

• 自動駕駛：結合熱成像和深度信息，X-Prompt能夠更準確地識別和分割道路上的目標，從而提升自動駕駛系統的安全性。
• 機器人視覺：在復雜環境中，多模態信息的應用有助于機器人更加精準地識別和操作目標物體。
• 視頻監控：在低光照或復雜背景的監控場景中，X-Prompt通過多模態數據提高目標檢測和分割的準確性。

常見問題

• X-Prompt支持哪些模態類型？：X-Prompt支持RGB、熱成像、深度和相機等多種模態。
• 如何獲取X-Prompt的相關技術支持？：您可以通過訪問官方網站或查看arXiv論文獲取詳細的技術支持信息。
• X-Prompt適用于哪些行業？：X-Prompt在自動駕駛、機器人視覺以及視頻監控等多個領域均有廣泛應用。