入门 | 一文概览视频目标分割

原标题:入门 | 一文概览视频目标分割

日 Visualead 研究主管 Eddie Smolyansky 在 Midum 网站撰文介绍视频目标分割的基础知识，从视频目标分割问题简介、数据集和 DAVIS 挑战赛入手，同时介绍了 Visualead 最新发布的视频数据集 GyGO 和 2016 年以来两种主要的视频目标分割方法：MaskTrack 和 OSVOS。

DAVIS-2016 视频物体分割数据集中经过正确标注的几个帧

本文介绍了视频目标分割问题和对应的经典解决方案，简要概括为：

1. 问题、数据集和挑战赛；

2. 我们今天要宣布的新数据集；

3. 自 2016 年以来使用的两种主要方法：MaskTrack 和 OSVOS。

文章假设读者已经熟悉计算机视觉和深度学习领域的一些概念。我希望能对 DAVIS 挑战赛进行一个清晰易懂的介绍，让新手也能快速进入状态。

计算机视觉领域中和目标有关的经典任务有三种：分类、检测和分割。其中分类是为了告诉你「是什么」，后面两个任务的目标是为了告诉你「在哪里」，而分割任务将在像素级别上回答这个问题。

经典计算机视觉任务（图像来自 Stanford cs231n 课程幻灯片）

2016 年语义分割领域出现了很成熟的技术，甚至开始接近现有数据集的饱和性能。与此同时，2017 年也是各种视频处理任务爆发性增长的一年：动作分类、动作（时序）分割、语义分割等等。这里我们将着眼于视频目标分割。

视频目标分割任务和语义分割有两个基本区别：

• 视频目标分割任务分割的是一般的、非语义的目标；
  

• 视频目标分割添加了一个时序模块：它的任务是在视频的每一连续帧中寻找感兴趣目标的对应像素。
  

分割的细分。图中每一叶都有一个示例数据集。

基于视频任务的特性，我们可以将问题分成两个子类：

• 无监督（亦称作视频显著性检测）：寻找并分割视频中的主要目标。这意味着算法需要自行决定哪个物体才是「主要的」。
  

• 半监督：在输入中（只）给出视频第一帧的正确分割掩膜，然后在之后的每一连续帧中分割标注的目标。
  

半监督案例可以扩展为多物体分割问题，我们可以在 DAVIS-2017 挑战赛中看到。

DAVIS-2016 (左) 和 DAVIS-2017 (右) 标注的主要区别：多物体分割（multi-instance segmentation）

我们可以看到，DAVIS 是一个像素完美匹配标注的数据集。它的目标是重建真实的视频场景，如摄像机抖动、背景混杂、遮挡以及其它复杂状况。

DAVIS-2016 的复杂度属性

有两个度量分割准确率的主要标准：

• 区域相似度（Region Similarity）：区域相似度是掩膜 M 和真值 G 之间的 Intersection over Union 函数
  

• 轮廓精确度（Contour Accuracy）：将掩膜看成一系列闭合轮廓的集合，并计算基于轮廓的 F 度量，即准确率和召回率的函数。即轮廓精确度是对基于轮廓的准确率和召回率的 F 度量。
  

直观上，区域相似度度量标注错误像素的数量，而轮廓精确度度量分割边界的准确率。

新的数据集！GyGO：电商视频目标分割数据集（by Visualead）

我们将在未来几个星期内陆续发布 GyGO 的各部分内容，GyGO 是一个专用于电商视频物体分割的数据集，由大约 150 个短视频组成。

• 数据集地址：https://github.com/ilchemla/gygo-dataset
  

一方面，视频画面的序列非常简单，几乎没有遮挡、快速移动或者其它提高复杂度的属性。另一方面，这些视频中的物体相比 DAVIS-2016 数据集有更多的类别，其中很多序列包含了已知的语义类别（人类、汽车等）。GyGO 专门搜集智能手机拍摄的视频，因此帧比较稀疏（标注的视频速度只有约 5 fps）。

我们基于以下两个目的公布数据集：

1. 目前关于视频目标分割的数据严重缺乏，只有数百个带标注的视频。我们相信每一次贡献都有望帮助提升算法表现。我们分析认为，在 GyGO 和 DAVIS 数据集上进行联合训练，视频目标分割任务能得到更好的结果。

2. 为了推进更加开放共享的文化，鼓励其他研究人员加入我们。:) DAVIS 数据集和能促进其生长的研究生态系统给我们提供了很大的帮助，我们也希望社区能够从中受益。

随着用于单一目标分割的 DAVIS-2016 数据集的公布，两个最重要的方法出现了：MaskTrack 和 OSVOS。在 DAVIS-2017 挑战赛的参赛团队中，每一支队伍都想构建超越这两者的解决方案，它们俨然已经成为「经典」。让我们看看它们是怎么工作的：

OSVOS 背后的概念简单而强大：

OSVOS 训练流程

1. 选择一个网络（比如 VGG-16）在 ImageNet 上进行分类预训练。

2. 将其转换为全连接卷积网络（FCN），从而保存空间信息：

• 训练结束时删去 FC 层。
  

• 嵌入一个新的损失函数：像素级 sigmoid 平衡交叉熵（pixel-wise sigmoid balanced cross entropy，曾用于 HED）。现在，每一个像素都可以被分类成前景或背景。
  

3. 在 DAVIS-2016 训练集上训练新的全连接卷积网络。

4. 单次训练：在推断的时候，给定一个新的视频输入进行分割并在第一帧给出真实标注（记住，这是一个半监督问题），创建一个新模型，使用 [3] 中训练的权重进行初始化，并在第一帧进行调整。

这个流程的结果，是适用于每一个新视频的唯一且一次性使用的模型，由于第一帧的标注，对于该新视频而言，模型其实是过拟合的。由于大多数视频中的目标和背景并不会发生巨大改变，因此这个模型的结果还是不错的。自然，如果该模型用于处理随机视频序列时，则它的表现得就没那么好了。

注意：OSVOS 方法是独立地分割视频的每一帧的，因此视频中的时序信息是没有用的。

OSVOS 独立地分割视频的每一帧，而 MaskTrack 还需要考虑视频中的时序信息：

MaskTrack 的 Mask 传播模块

1. 每一个帧将前一帧的预测掩膜作为额外输入馈送给网络：现在输入有四个通道 (RGB+前一帧的掩膜)。使用第一帧的真实标注初始化该流程。

2. 该网络原本建立在 DeepLab VGG-16（模块化）基础上，现在在语义分割和图像显著性数据集上从头开始进行训练。通过将每一张静态图像的真实标注稍微转换，人工合成前一帧的掩膜通道输入。

3. 基于光流场输入增加一个相同的第二流网络。模型的权重和 RGB 流的权重相同。通过将两个结果取平均融合两个流的输出。

4. 在线训练：用第一帧的真实标注合成额外的、针对特定视频的训练数据。

注意：这两个方法都依赖于静态图像训练（与静态图像数据集相反，视频数据集较少且规模较小）。

综上所述，在这篇介绍性文章中我们了解了视频目标分割问题和 2016 年的最优解决方案。

P.S. 这里我想感谢 DAVIS 数据集和挑战赛背后的团队做出的杰出贡献。

参考文献

文中提到和分析过的主要文献：

1. Benchmark Dataset and Evaluation Methodology for Video Object Segmentation F. Perazzi, J. Pont-Tuset, B. McWilliams, L. Van Gool, M. Gross, and A. Sorkine-Hornung, Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2016

2. The 2017 DAVIS Challenge on Video Object SegmentationJ. Pont-Tuset, F. Perazzi, S. Caelles, P. Arbeláez, A. Sorkine-Hornung, and L. Van Gool, arXiv:1704.00675, 2017

3. Learning Video Object Segmentation from Static Images F. Perazzi, A. Khoreva, R. Benenson, B. Schiele, A. Sorkine-Hornung CVPR 2017, Honolulu, USA

4. One-Shot Video Object Segmentation, S. Caelles, K.K. Maninis, J. Pont-Tuset, L. Leal-Taixé, D. Cremers, and L. Van Gool, Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017

原文链接：https://medium.com/@eddiesmo/video-object-segmentation-the-basics-758e77321914