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SeC 是一个概念驱动的分割框架，通过渐进式概念构建来推进复杂视频对象分割。它从传统的特征匹配转向渐进式构建和利用以对象为中心的高级表示。SeC 采用大型视觉语言模型 (LVLM) 来整合不同帧之间的视觉线索，从而构建稳健的概念先验。这种方法使 SeC 能够处理剧烈的视觉变化、遮挡和复杂的场景变化，而这些对于现有技术来说都是挑战。