Recurrent Dynamic Embedding for Video Object Segmentation
周末大概看了一下最近的vos领域的发展，简单地介绍一下发表于cvpr2022 的这篇工作。
BackGround
VOT和VOS其实是非常相像的，只是target一个是bbox，一个是mask；这篇文章是半监督的VOS，主要是在其他帧中跟踪某一帧的mask。可以简单概括一下半监督vos的几种主流方法：
- Online fine-tuning based methods
顾名思义，先学习一个通用的分割特征，然后在测试阶段将网络在目标视频上进行微调，这是online的方法，后面两种都是offline的方法
- Propagation based methods
以反馈的方式不断微调所得到的mask，从而获取高质量的segmentation mask
- Matching based methods
将一些帧编码为embeddings，将这些embeddings存储到memory bank中，对当前帧进行分割；同时这也是vos的最主流的方向，我猜大概是因为vos的视频片段都很简短吧:)
Motivation
基于Matching based方法会有如下的几个缺点：
- 随着视频帧数的增加，硬件负担不起不断增长的内存需求
- 存储大量的数据不可避免会带来大量的噪声，这并不利于读取重要的信息
Method
在STM 中，image和mask分别被encode到两个embedding spaces中，分别是key和value，将以前所有帧都做这样的处理后concat到一起，输入到Space-time Memory Read中，当前帧通过encoder编码为Query embedding，和之前得到的embedding进行交互，将输出结果送入到Decoder中和Image共同进行分割得到最后的分割结果
Space-time Memory Read
该结构中，将 k Q k^Q kQ 和 k M k^M kM 进行矩阵乘法，经过softmax后和 v M v^M vM进行矩阵乘法，和 v Q v^Q vQ concat到一起后作为输出。这一块应该是采用了attention的结构，具体的大家可以去看《attention is all you need》
接下来便是这篇论文的核心方法：
Encoders：
模型有两个encoder，一个是Image encoder，一个是mask encoder，都用的是ResNet-50的backbone，最后会简单的将输出映射为两个embeddings，分别得到了两个embedding分别是 k ∈ R C k × H 16 × W 16 \mathbf{k} \in \mathbb{R}^{C_{k} \times \frac{H}{16} \times \frac{W}{16}} k∈RCk×16H×16W 和 v ∈ R C v × H 16 × W 16 \mathbf{v} \in \mathbb{R}^{C_{v} \times \frac{H}{16} \times \frac{W}{16}} v∈RCv×16H×16W，其中 C k C_k Ck=64， C v C_v Cv = 512，这里的结构和STM中一致
Memory Reading and Decoder：
其中包含几个重要的模块，分别是ImageEncoder、Decoder，MaskEncoder，Spatio-temporal Aggregation Module、Spatio-time Memory
ImageEncoder
用于提取图像特征
Decoder
在训练过程中将SAM的输出和Image Encoder的输出以及STM的输出concat到一起输入到Decoder中获取分割mask；在inference过程中去掉STM模块，只保留SAM模块，同训练一样将ImageEncoder的输出和SAM concat到一起输入Decoder获取分割mask
SAM
SAM全称为Spatial-temporal Aggregation Module，这是为了生成以及迭代RDE这个feature的，总共包含三个部分：extracting，enhancing，squeezing，如上述图©
extracting 部分是负责将previous RDE { k t − θ R D E , v t − θ , i R D E } \operatorname{RDE}\left\{\mathbf{k}_{t-\theta}^{R D E}, \mathbf{v}_{t-\theta, i}^{R D E}\right\} RDE{kt−θRDE,vt−θ,iRDE}和当前帧到embeddings { k t − θ R D E , v t − θ , i R D E } \left\{\mathbf{k}_{t-\theta}^{R D E}, \mathbf{v}_{t-\theta, i}^{R D E}\right\} {kt−θRDE,vt−θ,iRDE}的时空关系组织起来，如下是将 k R D E k^{RDE} kRDE和 k L k^L kL在时间维度上连接起来得到特征x
x = Cat ( k t − θ R D E , k t L ) , x ∈ R C k × 2 × H 16 × W 16 \mathbf{x}=\operatorname{Cat}\left(\mathbf{k}_{t-\theta}^{R D E}, \mathbf{k}_{t}^{L}\right), \mathbf{x} \in \mathbb{R}^{C_{k} \times 2 \times \frac{H}{16} \times \frac{W}{16}} x=Cat(kt−θRDE,ktL),x∈RCk×2×16H×16W
接着聚合特征，这篇文章借鉴了attention的结构，先将特征归一化，再使用 w , w, w, ϕ \phi ϕ, g g g，1x1x1的卷积聚合特征，有点像注意力机制，maybe这里是实验为导向的创新，其中 x ↓ \mathbf{x} \downarrow x↓表示对 x \mathbf{x} x进行max-pooling，能够降低计算复杂度
x a g g = 1 C ( x ) ω ( x ) T ϕ ( x ↓ ) g ( x ↓ ) \mathbf{x}_{a g g}=\frac{1}{C(\mathbf{x})} \omega(\mathbf{x})^{\mathrm{T}} \phi(\mathbf{x} \downarrow) g(\mathbf{x} \downarrow) xagg=C(x)1ω(x)Tϕ(x↓)g(x↓)
enhancing部分以残差的方式采用了ASPP的模块对特征 x a g g x_{agg} xagg进行了增强，ASPP全称是atrous spatial pyramid pooling，一般也是常用于FPN的最小分辨率层，用以增强特征，这也是一个常用的trick
squeeze部分是将增强后的特征使用2x3x3卷积进行压缩，并维持previous RDE的特征维度
k t R D E = Squeeze ( x a g g + A S P P ( x a g g ) ) \mathbf{k}_{t}^{R D E}=\text { Squeeze }\left(\mathbf{x}_{a g g}+A S P P\left(\mathbf{x}_{a g g}\right)\right) ktRDE= Squeeze (xagg+ASPP(xagg))
Results
在DAVIS2017验证集上的实验结果
在DAVIS2016验证集上的实验结果
可以看到FPS显著增加，在inference中只保留SAM能够明显加快推理速度，并且其不随着视频序列的长度增加降低速度
Visible Images
Reference
- Li, Mingxing, et al. "Recurrent Dynamic Embedding for Video Object Segmentation."Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022.
- Oh, Seoung Wug, et al. "Video object segmentation using space-time memory networks."Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2019.
- Vaswani, Ashish, et al. “Attention is all you need.” Advances in neural information processing systems 30 (2017).