Motion expressions Video Segmentation (MeViS)

MeViS是由南洋理工大学创建的大型视频分割数据集，专注于基于运动表达的视频对象分割。该数据集包含2006个视频，总计8171个对象，提供了28570个运动表达来指示这些对象。创建过程中，MeViS强调视频内容中的多对象共存和运动，排除了仅包含静态特征的孤立对象视频。数据集的应用领域主要集中在复杂视频场景中，利用运动表达作为主要线索进行对象分割和识别，旨在解决现有数据集在处理视频内容中运动属性方面的不足。MeViS is a large-scale video segmentation dataset developed by Nanyang Technological University, focusing on motion expression-based video object segmentation. This dataset contains 2006 videos with a total of 8171 object instances, and provides 28570 motion expressions to indicate these objects. During its creation, MeViS emphasizes the coexistence of multiple objects and motion in video content, and excludes isolated single-object videos that only contain static features. Its application scenarios mainly focus on complex video scenes, where motion expressions are used as the primary cue for object segmentation and recognition, aiming to address the shortcomings of existing datasets in handling the motion attributes of video content.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视频分割领域，针对现有数据集过度依赖静态属性而忽视运动信息的问题，MeViS数据集通过精心设计的构建流程，旨在强调视频中对象的动态特性。该数据集从公开的高质量视频分割数据集中筛选出2006个视频，严格遵循两项核心准则：仅纳入包含多个外观相似对象的复杂场景视频，并确保这些对象展现出显著的运动行为。在语言标注阶段，采用交互式游戏化标注系统，要求标注者优先使用纯运动词汇描述目标对象，仅在必要时引入有限静态属性。标注结果经过独立验证流程，确保表达准确聚焦于运动信息，且目标对象无法通过单帧静态特征识别，从而构建了一个专注于运动表达的大规模基准数据集。

特点

MeViS数据集的核心特点在于其专注于通过运动表达进行视频对象分割，这显著区别于以往依赖静态线索的数据集。该数据集包含2,006个视频、8,171个对象以及28,570条运动表达，平均每个视频包含4.28个对象，且表达平均指向1.59个对象，支持多目标指代。视频内容复杂，对象外观相似且运动动态多样，平均时长达到13.16秒，确保了充足的时间上下文。语言表达大量使用如“行走”、“移动”等动态词汇，迫使模型必须理解跨帧的时序运动信息才能准确分割目标。这些设计使得MeViS在模拟真实世界复杂场景方面更具挑战性和代表性。

使用方法

MeViS数据集主要用于推动基于运动表达的语言引导视频分割算法的研究与评估。数据集已划分为训练集、验证集和测试集，研究者可利用其训练模型理解并关联视频中的动态行为与自然语言描述。典型的使用方法包括：设计能够捕捉长短期时序上下文的模型架构，以处理视频中瞬息万变或持续长时间的运动；开发跨模态融合机制，精准匹配运动表达与视频中的对象轨迹；评估模型在复杂多对象场景下，根据纯运动描述分割单个或多个目标对象的能力。该数据集为算法提供了严格的测试平台，旨在解决现有方法在动态理解上的不足。

背景与挑战

背景概述

在计算机视觉领域，语言引导的视频分割任务旨在通过自然语言描述来定位和分割视频中的目标对象。然而，现有数据集如A2D Sentence和Refer-YouTube-VOS通常侧重于静态属性描述，使得目标对象仅凭单帧图像即可识别，从而忽视了视频中运动信息的关键作用。为弥补这一研究空白，南洋理工大学的研究团队于2023年提出了Motion expressions Video Segmentation (MeViS) 数据集。该数据集包含2,006个视频、8,171个对象以及28,570条运动表达标注，其核心研究问题在于探索如何利用运动表达作为主要线索，在复杂视频场景中实现精准的对象分割与跟踪。MeViS的推出显著推动了语言与视频跨模态理解的发展，为动态环境下的视觉语义分析提供了重要基准。

当前挑战

MeViS数据集所解决的领域问题在于运动表达引导的视频对象分割，其核心挑战在于模型必须理解并整合跨帧的时序运动信息，而非依赖静态视觉特征。具体而言，数据集中语言表达常描述短暂或长期的动态行为，要求算法具备捕捉全局时序上下文的能力，同时处理目标对象数量不定的多对象表达。在构建过程中，挑战主要体现在视频内容筛选与标注质量控制上。为确保运动属性的主导性，需排除孤立或静态对象，并严格限制语言表达中的静态线索；此外，标注验证需通过多人独立判断，以保证目标对象仅能通过运动信息唯一确定，这增加了数据集的复杂性与可靠性。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉领域，视频对象分割任务常面临复杂动态场景的挑战。MeViS数据集通过引入运动表达作为核心线索，为语言引导的视频对象分割提供了经典应用场景。该数据集包含大量视频片段，其中目标对象需通过描述其运动轨迹的自然语言表达进行识别与分割，例如“从左向右行走后返回的熊”或“飞走的鸟”。这种设计迫使模型必须依赖时序运动信息而非静态特征，从而推动了算法对视频中动态行为的深入理解。

解决学术问题

MeViS数据集主要解决了语言引导视频分割中过度依赖静态属性的学术问题。传统数据集如Refer-YouTube-VOS常通过颜色、形状等静态线索在单帧中识别目标，忽视了视频的本质动态特性。MeViS通过精心筛选包含多对象、相似外观且运动显著的视频，并标注以运动为核心的表达，填补了运动理解在视频分割研究中的空白。该数据集的意义在于促进了时序建模与跨模态对齐方法的发展，为复杂场景下的动态对象分割设立了新基准。

衍生相关工作

MeViS数据集的发布催生了一系列围绕运动表达的视频分割研究。基于其挑战，学者们提出了如语言引导运动感知与匹配（LMPM）等基线方法，该方法通过对象嵌入与时序上下文聚合来应对长短期运动。同时，该数据集激励了改进的Transformer架构在跨模态融合中的应用，例如增强时序感知的视觉语言模型。这些工作不仅提升了运动分割的精度，还推动了视频理解领域向更自然、动态的语言交互方向发展。