End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers

[JunnHan]

Abstract

  本文基于Transformer提出了新的视频实例分割框架VisTR，将视频实力分割任务看成是直接端到端并行序列预测/解码问题。给定视频片段，直接输出每个实例的按顺序的mask序列。不同于现有方法，VisTR从同一角度出发处理实例分割与跟踪问题，利用相似度学习进行分析，实现了又快又准的视频实例分割

[JunnHan]

Introduction

  视频帧相较于静态图像含有更多信息，如运动信息以及时间上的连续性，在分类与分割方面能提供更多的帮助。分割与跟踪在相似度学习上来讲，分割是要学习pixel-level的相似度；跟踪是想要学习实例间的相似性。而Transformer刚好具备学习长期依赖的能力，适合应用于视频来学习帧间的时序信息。   本文很吸引我的一个点是预测的序列是按输入图像的顺序排列的，而每一帧图像的预测结果则是遵循着同样的实例顺序，因此跟踪很自然地融进了实例分割的统一框架。   提出instance sequence matching策略以及instance sequence segmentation模块来实现整个分割跟踪任务。其中，instance sequence matching构建输出实例序列与GT的二分图匹配，提供了训练监督信息；instance sequence segmentation模块将多帧间的实例mask特征进行聚合，并通过3D卷积得到分割mask序列。   整体框架如下图：

[JunnHan]

Our Method: VisTR

VisTR Architecture   整体结构如下图：

  Backbone：正常的backbone，因为是针对视频序列，因此得到的特征图维度是concatenate后的T×C×H×W。   Transformer encoder：基本与DETR类似，先1×1的卷积进行降维操作T×d×H×W，再转成2D维度，d×THW。时间顺序始终与初始的输入保持一致。encoder的各层还是标准配置，多头的自注意力模块与全连接的前向网络。   Temporal and spatial positional encoding：Transformer的结构是排列无关的，但是分割任务则是希望得到精确的位置信息，因此在输入补充上了positional encodings，包含了三维的信息（时间序列、水平与垂直方向）

值得注意的是，d的取值应该能被3整除，因为三维的positional encodings需要concatenate起来形成最终的d维的positional encoding，再加到每一个attention layer的输入上。   Transformer decoder：decoder也与DETR相类似，但同样，考虑到是处理视频信息，因此queries的数量又每帧图像的n个转变为n×T个，T代表视频帧数量。在排列顺序上，整体的输出应该按照输入帧的信息，在不同帧的预测上，实力预测的顺序应该保持一致。这样不同帧间的跟踪问题就可以直接利用顺序编号完成。

Instance Sequence Matching   在建立预测与GT的一对一的关系上时，依然采用目标为代价最小的二分图匹配，匈牙利算法求解，如下式：

  但考虑到直接计算pixel-level的成本太高，因此利用bbox来替代。与DETR一致，采用3-layer的FFN+ReLU预测边框信息，linear projection layer预测类别信息。但由于是视频序列，因此在处理时，依然采用序列与序列对应的方法，GT可以表示成：

同样也可以得到预测的置信度与边框信息（σ(i)表示index）：

因此可以得到代价函数为：

匈牙利损失由下式计算得到：

其中边框损失由L1与IoU loss组成：

Instance Sequence Segmentation   对于每一帧图像，预测的目标与其对应的encoder输出特征图送到自注意力模块中得到初始attention maps。将得到的attention maps和backbone feature、encoder feature 一起fuse起来送去做分割，fusion的最后一层选用可形变卷积层。考虑到不同帧的同一实例的特征能够相互增强，因此使用3D卷积来增强其时序上的关系，最后得到一维的mask输出，损失函数如下：

其中，Dice loss是医学影像分割中提出的loss。

[JunnHan]

Experiments

  Inference：很有意思的地方是在推理完成跟踪的阶段，并不需要后处理操作来关联实例，这主要得益于predictions的顺序关系。