小波引导的音频视频对象分割：端到端学习与深度理解

音频引导的视频对象分割是一项前沿的计算机视觉技术，它通过解析音频信号来识别视频中的特定对象或场景，从而实现自动的视频内容理解和编辑。现有的研究主要集中在文本驱动的解决方案上，但由于音频-视频的复杂交互性质，如何有效地捕捉和利用这种模态之间的语义关联是一个未解决的挑战。 本文提出了一种基于小波的端到端去噪编码器-解码器网络，称为Wnet，专用于解决这一问题。小波变换被引入到编码器设计中，它能够捕捉音频和视频特征的局部细节，通过多头跨模态注意力层，网络能够探索音频查询与视频内容之间的潜在联系。这种注意力机制有助于增强音频在指导视频分割过程中的作用，使得模型能够更精准地理解音频指示的焦点区域。 编码器部分的创新在于将二维离散小波变换整合到Transformer架构中，这有助于在时频维度上提取丰富的特征表示。通过最大化编码特征与多模态特征间的互信息，模型能够更好地融合音频和视频信息，提高分割的准确性。 解码器部分采用了无自注意力设计，避免了过度关注局部特征而忽视全局上下文的问题，而是利用频域变换生成目标分割掩码。这种方法有效地处理了音频引导下复杂场景的分割任务，如在一群相似的鹦鹉中准确识别出被抓住的那只绿色鹦鹉。 为了验证Wnet的有效性，文中还创建了一个大规模的音频引导视频语义分割数据集，这为后续研究提供了宝贵的数据资源。实验结果显示出该方法在性能上超越了现有的音频引导视频分割技术，证明了小波方法和跨模态注意力在这一领域的潜力。 总结来说，本文的主要贡献在于提出了一种创新的音频引导视频对象分割框架，通过小波变换和跨模态注意力机制，有效解决了音频与视频之间的语义关联问题，并通过实证验证了其在实际应用中的优越性。感兴趣的读者可以访问提供的GitHub代码库以进一步了解和使用该方法。