纽约大学&Meta Reality Labs提出FovealSeg框架，结合眼动追踪技术，实现XR设备上毫秒级IOI分割，显著降低算力需求。
原文标题：CVPR 2025 | 解决XR算力瓶颈，FovealSeg框架实现毫秒级IOI分割
原文作者：机器之心
冷月清谈：
怜星夜思：
2、文章提到 FovealSeg 框架可以用于场景理解、三维重建等实时计算密集型任务，除了这些，你觉得它还可能在哪些领域有应用前景？
3、FovealSeg 框架中，扫视检测的阈值 α 和场景突变的阈值 β 对性能影响很大，实际应用中，如何根据不同的场景和用户来动态调整这两个阈值？
原文内容
本文共同第一作者为纽约大学研究生 Hongyi Zeng 和Wenxuan Liu。合作作者为 Tianhua Xia、Jinhui Chen、Ziyun Li。通讯作者为纽约大学电子工程系和计算机系教授 Sai Qian Zhang，研究方向为高效人工智能，硬件加速和增强现实。
在 XR 正逐步从概念走向落地的今天，如何实现 “按用户所视，智能计算” 的精准理解，一直是视觉计算领域的核心挑战之一。
最近，一项来自纽约大学和 Meta Reality Labs 的联合研究引发了行业关注：Foveated Instance Segmentation —— 一种结合眼动追踪信息进行实例分割的新方法，已被 CVPR 2025 正式接收。
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代码连接：https://github.com/SAI-Lab-NYU/Foveated-Instance-Segmentation
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论文连接：https://arxiv.org/pdf/2503.21854
1. 从算力瓶颈谈起
在当下主流的 AR / VR 头显中，内置相机往往具备 720 P、1080 P 乃至 1440 P 的拍摄能力，但要想在如此高分辨率的画面上做实例分割，推理延迟常常飙升至数百毫秒甚至秒级，远超人眼在交互中对时延（50–100 ms）所能接受的舒适阈值。论文 Foveated Instance Segmentation 便是从 “为什么一定要整幅图都分割” 这一疑问切入，指出绝大多数计算其实浪费在用户根本不关注的区域上。Figure 1 里的卧室示例就说明，用户目光仅停留在床或衣柜等极小区域，而 Figure 3 则量化了分辨率与延迟的关系：当输入从 640 × 640 缩到 64 × 64 时，延迟能从 300 ms 量级骤降到十毫秒级。
2. 人眼注视模式带来的灵感
与桌面视觉任务不同，XR 用户的视线呈 “凝视 — 扫视” 交替：每秒 1–3 次扫视，每次 20–200 ms；扫视期间视觉输入被大脑抑制，凝视期间只有注视点周围拥有高视觉敏锐度。Figure 2 直观展示了凝视 / 扫视节奏，而作者在 Aria Everyday Activities 数据集上的统计进一步揭示：只需像素差分即可将视频切成 “视段”，段内帧间差异极小；若注视点位移低于 0.1 的阈值，上一帧的分割结果即可直接复用（Figure 4）。这为跨帧掩码复用和区域限定分割奠定了扎实的人因与统计基础。
3. 系统总览：FovealSeg 框架
作者据此提出 FovealSeg：内向摄像头以 120 Hz 捕获眼部图像，经眼动追踪 5–10 ms 就能得出注视坐标；外向摄像头同步采集前向高分辨率画面。框架首先检测是否发生扫视（阈值 α），再判断场景是否突变（阈值 β），若两者皆否，就把分割任务限制在当前 gaze 坐标附近的 IOI 区域，并复用历史掩码。流程图见 Figure 5。
4. 算法核心：FSNet
FovealSeg 的核心网络模块是 FSNet：
1. 显著性自适应下采样 —— 把 gaze 坐标编码成距离图，与原图拼成四通道张量；Saliency DNN 依据距离图按需放大 IOI、压缩背景。
2. 分割 / 分类双分支 —— 前支路输出二值 IOI 掩码，后支路输出类别向量，二者外积得最终掩码。
3. 阶段式训练 —— 先固定分割网训练 Saliency DNN，再反向微调分割 / 分类分支；Dice Loss + 面积加权 Focal Loss 解决小目标易被背景淹没的顽疾。
Figure 6 依次展示了 IOI 局部放大策略的可视化示意、网络结构图和交替训练流程。
5. 效果验证：速度与精度双赢
在 ADE20K、LVIS、Cityscapes 等数据集上，作者用 Jetson Orin NX 做测试：
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FSNet 将输入缩到 64 × 64 仍能把 IoU 提到 0.36 以上，比统一下采样基线高 ≥ 0.14；
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FovealSeg 进一步利用跨帧重用，在 α=0.1、β=0.01 设置下把 FLOPs 降到 ND（无下采样 baseline）基线的 1⁄75，比 NS（无帧复用 baseline）进一步降低近两倍。
Figure 7 的柱状图直观呈现了不同 α、β 组合下三种方案的 FLOPs 差距，端到端延迟仅 84 ms，重回实时交互红线。
6. 消融与讨论
论文还就下采样倍率、Gaussian Kernel 大小、gaze 输入等因素做了消融：
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下采样过猛虽降精度，但 FSNet 依旧显著优于平均池化基线；
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Kernel 越大，显著区域权重越高，精度随之提升。
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将 gaze 坐标替换成随机噪声，IoU 至少掉 0.3，说明注视信息是方法立足之本。
这些对比虽以表格呈现（Table 3–5），但也佐证了 “人因驱动 + 统计约束” 在模型设计中的必要性。
7. 小结与展望
FovealSeg 以人眼生理特征为钥匙，把‘中央精细处理、周边压缩简化’的 foveated 思想真正落到实例分割上：
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FSNet 巧用显著性采样，把计算集中在 IOI，兼顾分割和分类；
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FovealSeg 又用扫视检测与帧间复用，把冗余推理压到极致。
在当前 XR 终端算力有限的背景下，它为 “毫秒级 IOI 分割” 提供了切实可落地的方案；随着更高精度、低延迟的眼动传感器普及，以及多 IOI 并行、多任务融合的需求升温，foveated 视觉计算或将成为 XR 生态里的 “默认范式”，也为更多实时计算密集型任务（如场景理解、三维重建）提供新的能效平衡思路。
© THE END
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