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入门 一文概览视频目标分割

发布时间:2019-06-06 10:10 来源:未知 编辑:admin

  原标题:入门 一文概览视频目标分割 选自Medium 机器之心编译 参与:刘晓坤、路雪 近日 V

  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。

  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。

  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。

  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。

  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)。

  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。

  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:

  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:

  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。

  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。

  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。

  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。

http://williestat.com/fenge/399.html
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