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視頻分割在許多場(chǎng)景下被廣泛應(yīng)用。電影視覺(jué)效果的增強(qiáng)、自動(dòng)駕駛的理解場(chǎng)景，以及視頻會(huì)議中創(chuàng)建虛擬背景等等都需要應(yīng)用到視頻分割。近期，基于深度學(xué)習(xí)的視頻分割已經(jīng)有著不錯(cuò)的表現(xiàn)了，但這依舊是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的話題。

在半監(jiān)督視頻對(duì)象分割（VOS）和視頻實(shí)例分割（VIS）方面，目前的主流方法處理未知數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)一般，是在零樣本情況下更是「一言難盡」。零樣本情況就是指，這些模型被遷移應(yīng)用到未經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的視頻領(lǐng)域，并且這些視頻中包含訓(xùn)練之外的物體。而表現(xiàn)一般的原因就是沒(méi)有特定的視頻分割數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，這些模型就很難在各種場(chǎng)景中保持一致的性能。

【資料圖】

克服這個(gè)難題，就需要將在圖像分割領(lǐng)域取得成功的模型應(yīng)用到視頻分割任務(wù)中。這就不得不提到 Segment Anything Model（SAM，分割一切模型）了。

SAM 是一個(gè)強(qiáng)大的圖像分割基礎(chǔ)模型，它在規(guī)模龐大的 SA-1B 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，這其中包含 1100 萬(wàn)張圖像和 10 億多個(gè)掩碼。大量的訓(xùn)練讓 SAM 了具備驚人的零樣本泛化能力。SAM 可以在不需要任何標(biāo)注的情況下，對(duì)任何圖像中的任何物體進(jìn)行分割，引起了業(yè)界的廣泛反響，甚至被稱(chēng)為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的 GPT。

盡管 SAM 在零樣本圖像分割上展現(xiàn)了巨大的能力，但它并非「天生」就適用于視頻分割任務(wù)。

最近研究人員已經(jīng)開(kāi)始致力于將 SAM 應(yīng)用于視頻分割。雖然這些方法恢復(fù)了大部分分布內(nèi)數(shù)據(jù)的性能，但在零樣本情況下，它們還是無(wú)法保持 SAM 的原始性能。其他不使用 SAM 的方法，如 SegGPT，可以通過(guò)視覺(jué) prompt 成功解決一些分割問(wèn)題，但仍需要對(duì)第一幀視頻進(jìn)行掩碼注釋。這個(gè)問(wèn)題在零樣本視頻分割中的關(guān)鍵難題。當(dāng)研究者試圖開(kāi)發(fā)能夠容易地推廣到未見(jiàn)過(guò)的場(chǎng)景，并在不同的視頻領(lǐng)域持續(xù)提供高質(zhì)量分割的方法時(shí)，這個(gè)難題就顯得更加「絆腳」。

現(xiàn)在，有研究者提出了 SAM-PT（Segment Anything Meets Point Tracking），這或許能夠?qū)Α附O腳石」的消除提供新的思路。

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論文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.01197.pdfGitHub 地址：https://github.com/SysCV/sam-pt

如圖 1 所示，SAM-PT 第一種將稀疏點(diǎn)追蹤與 SAM 相結(jié)合用于視頻分割的方法。與使用以目標(biāo)為中心的密集特征匹配或掩碼傳播不同，這是一種點(diǎn)驅(qū)動(dòng)的方法。它利用嵌入在視頻中的豐富局部結(jié)構(gòu)信息來(lái)跟蹤點(diǎn)。因此，它只需要在第一幀中用稀疏點(diǎn)注釋目標(biāo)對(duì)象，并在未知對(duì)象上有更好的泛化能力，這一優(yōu)勢(shì)在 UVO 基準(zhǔn)測(cè)試中得到了證明。該方法還有助于保持 SAM 的固有靈活性，同時(shí)有效地?cái)U(kuò)展了它在視頻分割方面的能力。

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SAM-PT 使用最先進(jìn)的點(diǎn)追蹤器（如 PIPS）預(yù)測(cè)稀疏點(diǎn)軌跡，以此提示 SAM，利用其多功能性進(jìn)行視頻分割。研究人員發(fā)現(xiàn)，使用來(lái)自掩碼標(biāo)簽的 K-Medoids 聚類(lèi)中心來(lái)初始化跟蹤點(diǎn)，是與提示 SAM 最兼容的策略。追蹤正反兩方面的點(diǎn)可以將目標(biāo)物體從其背景中清晰地劃分出來(lái)。

為了進(jìn)一步優(yōu)化輸出的掩碼，研究人員提出了多個(gè)掩碼解碼通道，將兩種類(lèi)型的點(diǎn)進(jìn)行整合。此外，他們還設(shè)計(jì)了一種點(diǎn)重新初始化策略，隨著時(shí)間的推移提高了跟蹤的準(zhǔn)確性。這種方法包括丟棄變得不可靠或被遮擋的點(diǎn)，并添加在后續(xù)幀 (例如當(dāng)物體旋轉(zhuǎn)時(shí)) 中變得可見(jiàn)的物體部分或部分的點(diǎn)。

值得注意的是，本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SAM-PT 在幾個(gè)視頻分割基準(zhǔn)上與現(xiàn)有的零樣本方法不相上下，甚至超過(guò)了它們。在訓(xùn)練過(guò)程中，SAM-PT 不需要任何視頻分割數(shù)據(jù)，這證明了方法的穩(wěn)健性和適應(yīng)性。SAM-PT 具有增強(qiáng)視頻分割任務(wù)進(jìn)展的潛力，特別是在零樣本場(chǎng)景下。

SAM-PT 方法概覽

盡管 SAM 在圖像分割方面展示出令人印象深刻的能力，但其在處理視頻分割任務(wù)方面存在固有的局限性。我們提出的 "Segment Anything Meets Point Tracking"（SAM-PT）方法有效地將 SAM 擴(kuò)展到視頻領(lǐng)域，為視頻分割提供了強(qiáng)大的支持，而無(wú)需對(duì)任何視頻分割數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

如圖 2 所示，SAM-PT 主要由四個(gè)步驟組成:

1) 為第一幀選擇查詢點(diǎn)；

2) 使用點(diǎn)跟蹤器，將這些點(diǎn)傳播到所有視頻幀；

3) 利用 SAM 生成基于傳播點(diǎn)的逐幀分割掩碼；

4) 通過(guò)從預(yù)測(cè)的掩碼中抽取查詢點(diǎn)來(lái)重新初始化這個(gè)過(guò)程。

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選擇查詢點(diǎn)。該過(guò)程的第一步是定義第一個(gè)視頻幀中的查詢點(diǎn)。這些查詢點(diǎn)要么表示目標(biāo)對(duì)象 (正點(diǎn))，要么指定背景和非目標(biāo)對(duì)象 (負(fù)點(diǎn))。用戶可以手動(dòng)、交互式地提供查詢點(diǎn)，也可以從真實(shí)掩碼派生出查詢點(diǎn)。

考慮到它們的幾何位置或特征差異性，用戶可以使用不同的點(diǎn)采樣技術(shù)從真實(shí)掩碼中獲得查詢點(diǎn)，如圖 3 所示。這些采樣技術(shù)包括：隨機(jī)采樣、K-Medoids 采樣、Shi-Tomasi 采樣和混合采樣。

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點(diǎn)跟蹤。從查詢點(diǎn)開(kāi)始，采用穩(wěn)健的點(diǎn)跟蹤器在視頻中的所有幀中傳播點(diǎn)，從而得到點(diǎn)的軌跡和遮擋分?jǐn)?shù)。

采用最先進(jìn)的點(diǎn)跟蹤器 PIPS 來(lái)傳播點(diǎn)，因?yàn)?PIPS 對(duì)長(zhǎng)期跟蹤挑戰(zhàn) (如目標(biāo)遮擋和再現(xiàn)) 顯示出適當(dāng)?shù)姆€(wěn)健性。實(shí)驗(yàn)也表明，這比鏈?zhǔn)焦饬鱾鞑セ虻谝粠瑢?duì)應(yīng)等方法更有效。

分割。在預(yù)測(cè)的軌跡中，未遮擋的點(diǎn)作為目標(biāo)對(duì)象在整個(gè)視頻中的位置的指示器。這時(shí)就可以使用非遮擋點(diǎn)來(lái)提示 SAM，并利用其固有的泛化能力來(lái)輸出每幀分割掩碼預(yù)測(cè)（如圖 4 所示） 。

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點(diǎn)跟蹤重新初始化。一旦達(dá)到 h = 8 幀的預(yù)測(cè)期，用戶就可以選擇使用預(yù)測(cè)掩碼對(duì)查詢點(diǎn)進(jìn)行重新初始化，并將變體表示為 SAM-PT-reinit。在到達(dá)這個(gè)水平線時(shí)，會(huì)有 h 個(gè)預(yù)測(cè)的掩碼，并將使用最后一個(gè)預(yù)測(cè)的掩模來(lái)采樣新的點(diǎn)。在這一階段，之前所有的點(diǎn)都被丟棄，用新采樣點(diǎn)來(lái)代替。

根據(jù)上面的方法，就可以將這個(gè)視頻進(jìn)行流暢的分割了，如下圖：

看看更多的展示效果：

SAM-PT 與以目標(biāo)為中心的掩碼傳播的比較

SAM- PT 將稀疏點(diǎn)跟蹤與提示 SAM 相結(jié)合，并區(qū)別于傳統(tǒng)依賴(lài)于密集目標(biāo)掩碼傳播的視頻分割方法，如表 1 所示。

與在訓(xùn)練期間不利用視頻分割數(shù)據(jù)的方法相比，SAM-PT 有著與之相當(dāng)甚至更好的表現(xiàn)。然而，這些方法與那些利用同一域中的視頻分割訓(xùn)練數(shù)據(jù)的方法， 如 XMem 或 DeAOT 之間還是存在著性能差距。

綜上所述，SAM-PT 是第一個(gè)引入稀疏點(diǎn)傳播并結(jié)合提示圖像分割基礎(chǔ)模型，進(jìn)行零樣本視頻對(duì)象分割的方法。它為關(guān)于視頻對(duì)象分割的研究提供了一個(gè)新的視角，并增加了一個(gè)新的維度。

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實(shí)驗(yàn)結(jié)果

對(duì)于視頻物體分割，研究團(tuán)隊(duì)在四個(gè) VOS 數(shù)據(jù)集上評(píng)估了他們的方法，分別是 DAVIS 2016, DAVIS 2017, YouTube-VOS 2018, 和 MOSE 2023。

對(duì)于視頻實(shí)例分割，他們?cè)?UVO v1.0 數(shù)據(jù)集的 densevideo 任務(wù)上評(píng)估了該方法。

他們還用圖像實(shí)例分割中的標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估指標(biāo)來(lái)評(píng)估所提出方法，這也適用于視頻實(shí)例分割。這些指標(biāo)包括平均準(zhǔn)確率（AP）和基于 IoU 的平均召回率（AR）。

視頻物體分割的結(jié)果

在 DAVIS 2017 數(shù)據(jù)集上，本文提出的方法優(yōu)于其他沒(méi)有經(jīng)過(guò)任何視頻物體分割數(shù)據(jù)訓(xùn)練的方法，如表 3 所示。

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SAM-PT 在 YouTube-VOS 2018 和 MOSE 2023 數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)也超過(guò)了 PerSAM-F，取得了 67.0 和 41.0 的平均分，如表 4、表 5 所示。然而，在不同的掩碼訓(xùn)練數(shù)據(jù)下，與 SegGPT 相比，SAM-PT 在這兩個(gè)數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)有所欠缺。

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定性分析。在 DAVIS 2017 上對(duì) SAM-PT 和 SAM-PTreinit 成功的視頻分割的可視化結(jié)果分別見(jiàn)圖 7a 和圖 7b。值得注意的是，圖 8 展示了對(duì)未知網(wǎng)絡(luò)視頻的成功視頻分割 —— 來(lái)自受動(dòng)畫(huà)影響的動(dòng)畫(huà)電視系列《降世神通：最后的氣宗》的片段，這表明了所提出方法的零樣本能力。

局限和挑戰(zhàn)。SAM-TP 的零樣本性能很有競(jìng)爭(zhēng)力，但仍然存在著一些局限。這些局限主要集中在點(diǎn)跟蹤器在處理遮擋、小物體、運(yùn)動(dòng)模糊和重新識(shí)別方面。在這些方面，點(diǎn)跟蹤器的錯(cuò)誤會(huì)傳播到未來(lái)的視頻幀中。

圖 7c 展示了 DAVIS 2017 中的這些問(wèn)題實(shí)例，圖 9 展示了《降世神通：最后的氣宗》片段中的其他實(shí)例。

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視頻實(shí)例分割的結(jié)果

在相同的遮罩建議下，SAM-PT 明顯優(yōu)于 TAM，盡管 SAM-PT 沒(méi)有在任何視頻分割數(shù)據(jù)上訓(xùn)練。TAM 是一個(gè)結(jié)合了 SAM 和 XMem 的并行方法，其中 XMem 在 BL30K 上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練，并在 DAVIS 和 YouTube-VOS 上進(jìn)行了訓(xùn)練，但沒(méi)有在 UVO 上訓(xùn)練。

另一方面，SAM-PT 結(jié)合了 SAM 和 PIPS 點(diǎn)跟蹤方法，這兩種方法都沒(méi)有經(jīng)過(guò)視頻分割任務(wù)的訓(xùn)練。

更多詳細(xì)內(nèi)容，請(qǐng)參見(jiàn)論文原文。

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