视频对象分割技术全解析

# 视频对象分割技术全解析 ## 1. 引言 如今，随着各类设备（如手机、监控摄像头、车载摄像头等）普遍配备摄像头，视频数据呈指数级增长。在众多与视频相关的应用中，如自动驾驶、视频编辑和增强现实等领域，对目标对象进行分割以理解视频内容变得至关重要。 视频对象分割（Video Object Segmentation，VOS）是计算机视觉中用于视频理解的一项基础任务。其正式定义为，将视频的像素划分为不相交的子集，每个子集通常代表一个目标对象或背景。与传统的视频对象跟踪任务相比，VOS 能提供更精细的输出，更注重对象分割的质量。而且，VOS 通常处理短视频片段，可能需要一定的人工交互来确保分割输出足够准确。 ### 1.1 VOS 任务类型 以下是常见的 VOS 任务类型： - **半监督视频对象分割（Semi-supervised VOS，SVOS）**：仅在初始帧提供前景（FG）对象的完整分割掩码，算法需在其余所有帧中分离前景和背景掩码。 - **无监督视频对象分割（Unsupervised VOS，UVOS）**：在任何帧中都不提供前景对象的手动注释，算法需自动在所有帧中分离前景和背景掩码。 - **交互式视频对象分割（Interactive VOS，IVOS）**：比 SVOS 提供更灵活的设置，用户可以提供各种类型的前景和背景注释（如点、涂鸦、框）来选择感兴趣的对象，并通过提供更多交互逐步优化分割结果。 - **指称视频对象分割（Referring VOS，RVOS）**：根据描述前景对象的给定语言表达式进行 VOS，而不是像 SVOS 那样使用完整的掩码注释，因此需要视觉和语言之间的多模态理解。 - **视频实例分割（Video Instance Segmentation，VIS）**：旨在同时检测、分割和跟踪视频中属于特定类别的对象实例，不仅需要对象分类（即识别对象类别），还需要对视频中的所有实例进行全面标注。 - **视频语义分割（Video Semantic Segmentation，VSS）**：是一种视频像素级场景解析任务，需要为视频序列所有帧中的每个像素分配一个类别标签。 - **视频全景分割（Video Panoptic Segmentation，VPS）**：与 VSS 类似，也需要在视频内进行独特且一致的语义场景解析，但还要求为跨帧的相同对象关联实例 ID。 ### 1.2 VOS 任务属性对比 | 任务 | 分类 | 跟踪 | 检测 | 分割 | 对象数量 | 背景 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | SVOS | × | √ | × | √ | 多个 | × | | UVOS | × | √ | √ | √ | 多个 | × | | IVOS | × | √ | × | √ | 多个 | × | | RVOS | × | √ | √ | √ | 多个 | × | | VIS | √ | √ | √ | √ | 多个 | × | | VSS | √ | × | × | √ | - | √ | | VPS | √ | √ | √ | √ | 多个 | √ | 从表中可以看出，不同的 VOS 任务在分类、跟踪、检测、分割等方面存在差异。例如，一些 VOS 任务不需要解决分类问题，而 VIS、VSS 和 VPS 需要；大多数任务需要处理视频中的多个实例，而 VSS 不需要区分不同的实例 ID，SOT 只关注单个目标对象；VSS 和 VPS 这两个场景解析任务不仅需要对前景对象进行语义标注，还需要对背景进行标注，而其他任务则不需要对背景进行语义理解。 ## 2. 半监督视频对象分割（SVOS） ### 2.1 简介 半监督视频对象分割（SVOS）是视频对象分割任务中最流行的一种设置。这里的“半监督”与机器学习范式中的“半监督学习”不同，在 SVOS 任务中，它指的是仅在第一帧提供前景对象的手动注释，算法需要依靠这个注释在其余所有帧中分离前景和背景掩码。近年来，SVOS 之所以流行，主要有以下几个原因： - **易于应用**：对于许多实际应用来说，这种设置既简单又灵活。例如，在视频编辑行业中，将前景从背景中分离出来是一项必不可少但非常繁琐的步骤。传统方法即使使用绿/蓝屏技术，仍需要对几乎每一帧进行仔细的手动注释，这可能需要数小时甚至数天的时间。而在 SVOS 设置中，用户只需要在第一帧注释前景掩码，大大节省了手动工作量。而且，对于第一帧的注释，有许多现有的基于图像的交互式分割方法可以帮助简化这一步骤，进一步提高了效率。 - **与视频对象跟踪相关**：SVOS 与另一个重要的视频理解问题——视频对象跟踪有着密切的联系。实际上，SVOS 和视频对象跟踪有许多共同的问题和挑战，因此它们的方法也有相似之处。一个任务的改进和新想法通常也可以应用到另一个任务中，使它们密不可分。此外，SVOS 方法还广泛应用于其他视频应用中，如为视频摘要提供中间结果，为视频检索提供可视化工具，以及在视频压缩中实现基于内容的特征和高编码效率。 ### 2.2 挑战 在 SVOS 任务中，存在以下几个具有挑战性的问题： - **外观变化**：当前景对象经历较大的光照条件变化或反射时，外观变化是常见的问题。这对仅依靠帧间对象外观匹配的 SVOS 方法构成了挑战，而利用帧依赖运动和连通性的方法对这个问题更具鲁棒性。 - **背景变化**：背景变化通常存在于动态移动场景中，如行驶的汽车和相机运动。这会给采用静态背景假设的方法带来困难。 - **快速运动**：对于在其框架中利用运动线索的方法来说，快速运动是一个常见问题。许多方法使用光流作为预测对象位置的条件，但众所周知，在快速运动下光流是不准确的。解决这个问题的潜在方法包括利用对象外观相似性扩大搜索区域，或在快速运动视频上学习更可靠的运动线索。 - **遮挡**：遮挡是视频分割中一个长期存在的问题，它会导致外观急剧变化和不可靠的运动估计。使用掩码传播历史信息是缓解这个问题的有效方法之一。 为了开发出鲁棒的 SVOS 方法，需要综合利用外观相似性、短期和长期时间信息以及掩码传播信息。 ### 2.3 数据集和指标 #### 2.3.1 评估指标 在 SVOS 中，常用的两个评估指标是区域相似度 $J$ 和轮廓精度 $F$： - **区域相似度 $J$**：给定输出分割 $M$ 和相应的地面真值掩码 $G$，区域相似度 $J$ 定义为 $G$ 和 $M$ 的交集与并集之比，即 $J = \frac{|G \cap M|}{|G \cup M|}$。 - **轮廓精度 $F$**：可以将分割 $M$ 解释为一组封闭轮廓 $c(M)$，用于界定掩码的空间范围。给定两个分割 $M$ 和 $G$ 的轮廓 $c(M)$ 和 $c(G)$，可以进行二分图匹配，以实现对小误差的鲁棒性。基于二分图匹配，可以计算基于轮廓的精度 $P_c$ 和召回率 $R_c$。轮廓精度 $F$ 通过 F1 分数计算，即 $F = \frac{2P_c R_c}{P_c + R_c}$。为了提高效率，二分图匹配通过形态学算子进行近似。 与 $J$ 相比，$F$ 对轮廓更敏感。如果一个封闭对象被分割成几个孤立的部分，它可能会得到一个不错的 $F$ 值，但 $J$ 值一定很低。此外，还可以分别计算“可见”和“不可见”对象的 $J$ 和 $F$ 值，以评估方法对新对象的泛化能力。 除了这两个指标，还有一个用于评估不同帧预测分割的时间一致性的指标——时间稳定性 $T$，但该指标在方法比较中使用并不广泛。 #### 2.3.2 公共数据集和挑战 以下是对现有 SVOS 数据集的比较： | 数据集 | 视频数量 | 类别数量 | 对象数量 | 注释数量 | 总时长（分钟） | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | JC [51] | 22 | 14 | 22 | 6331 | 3.52 | | ST [104] | 14 | 11 | 24 | 1475 | 0.59 | | YTO [81] | 96 | 10 | 96 | 1692 | 9.01 | | FBMS [150] | 59 | 16 | 139 | 1465 | 7.70 | | DAVIS [157, 159] | 50 | - | 50 | 3440 | 2.88 | | YouTube-VOS [229] | 3252 | 78 | 6048 | 133886 | 217.21 | 近年来，DAVIS 和 YouTube-VOS 成为了主流的基准数据集。DAVIS 有两个版本，DAVIS2016 是单对象数据集，每个视频仅注释一个对象，包含 50 个高质量的全高清视频序列，涵盖了常见的视频对象分割挑战，如遮挡、运动模糊和外观变化。这 50 个视频被分为训练集（30 个视频）和测试集（20 个视频）用于评估。DAVIS2017 是多对象数据集，一个视频中可能注释多个对象，其中一些视频来自 DAVIS2016，但提供了多对象注释。它总共包含 150 个视频，分为 4 个子集：训练集、验证集、测试开发集和测试挑战集，分别包含 60、30、30 和 30 个视频。训练集和验证集的注释可分别用于训练和测试，测试开发集用于长期评估，测试挑战集用于限时挑战，DAVIS2017 是第一个举办公共挑战的数据集。 ## 2.4 常见及有效方法概述 在解决 SVOS 任务时，有多种常见且有效的方法，下面为大家介绍几种典型的方法类别。 ### 2.4.1 图像匹配网络方法 图像匹配网络方法主要通过匹配不同帧之间对象的外观特征来进行分割。其核心思想是在第一帧确定前景对象的特征，然后在后续帧中寻找与之匹配的区域。 这种方法的优点在于能够利用对象外观的相似性进行分割，对于外观变化较小的情况有较好的效果。然而，它也存在一定的局限性，当对象外观发生较大变化时，如光照变化、姿态改变等，匹配的准确性会受到影响。 ### 2.4.2 长距离时间网络方法 长距离时间网络方法关注视频帧之间的长期时间信息。它能够捕捉到对象在较长时间内的运动和变化规律，从而更好地进行分割。 该方法的优势在于可以处理对象的复杂运动和长时间的遮挡情况。通过利用长距离的时间依赖关系，能够在对象重新出现时准确地恢复其分割掩码。但这种方法的计算复杂度相对较高，需要处理大量的时间信息。 ### 2.4.3 记忆网络方法 记忆网络方法通过存储和利用之前帧的信息来辅助当前帧的分割。它可以将历史帧的重要特征和分割结果存储在记忆单元中，在处理当前帧时进行查询和参考。 记忆网络方法的好处是能够充分利用历史信息，提高分割的准确性和稳定性。特别是在对象出现短暂消失或外观突变的情况下，记忆网络可以根据之前的信息进行合理的推断。不过，记忆网络的设计和管理较为复杂，需要考虑如何有效地存储和检索信息。 ### 2.4.4 方法对比 | 方法类别 | 优点 | 缺点 | | --- | --- | --- | | 图像匹配网络方法 | 利用外观相似性，对外观变化小的情况效果好 | 对外观变化大的情况匹配准确性受影响 | | 长距离时间网络方法 | 能处理复杂运动和长时间遮挡 | 计算复杂度高 | | 记忆网络方法 | 充分利用历史信息，提高准确性和稳定性 | 设计和管理复杂 | ## 3. 其他 VOS 任务设置 ### 3.1 无监督视频对象分割（UVOS） 无监督视频对象分割（UVOS）是在没有任何前景对象手动注释的情况下，自动将视频中的前景和背景进行分割。 #### 3.1.1 挑战 - **缺乏先验信息**：由于没有手动注释，算法需要自行发现前景对象，这增加了分割的难度。 - **复杂场景处理**：在复杂场景中，如多个对象相互交织、背景变化剧烈等，准确分割前景对象变得更加困难。 #### 3.1.2 数据集和指标 常见的 UVOS 数据集有特定的评估指标，用于衡量分割的准确性和质量。这些指标通常考虑对象的完整性、边界精度等因素。 #### 3.1.3 方法概述 一些常见的 UVOS 方法包括基于聚类的方法、基于运动分析的方法等。基于聚类的方法通过将像素聚类成不同的组来区分前景和背景；基于运动分析的方法则利用对象的运动信息进行分割。 ### 3.2 交互式视频对象分割（IVOS） 交互式视频对象分割（IVOS）为用户提供了更灵活的分割方式。用户可以在多个帧或多个回合中提供前景和背景的注释，如点、涂鸦、框等，以选择感兴趣的对象，并逐步优化分割结果。 #### 3.2.1 优势 - **用户参与度高**：用户可以根据自己的需求和判断进行注释，提高分割的准确性。 - **适应性强**：能够处理各种复杂的场景和对象，通过用户的交互不断调整分割结果。 #### 3.2.2 方法示例 - MA - Net MA - Net 是一种用于 IVOS 的方法，它结合了注意力机制和网络结构，能够更好地利用用户提供的注释信息进行分割。通过注意力机制，网络可以聚焦于用户关注的区域，提高分割的精度。 ### 3.3 视频实例分割（VIS） 视频实例分割（VIS）旨在同时检测、分割和跟踪视频中属于特定类别的对象实例。 #### 3.3.1 挑战 - **多实例处理**：需要准确区分和标注视频中的多个对象实例，避免混淆。 - **实时性要求**：在一些应用场景中，如自动驾驶，需要实时处理视频，对算法的实时性提出了较高的要求。 #### 3.3.2 数据集和指标 VIS 有专门的数据集和评估指标，用于评估算法在检测、分割和跟踪方面的性能。 #### 3.3.3 方法示例 一些常见的 VIS 方法包括 MaskTrack R - CNN、VisSTG 等。MaskTrack R - CNN 通过结合目标检测和实例分割技术，实现对对象实例的准确分割和跟踪；VisSTG 则利用时空图网络来捕捉对象的时空信息，提高分割和跟踪的效果。 ### 3.4 视频语义分割（VSS）和视频全景分割（VPS） #### 3.4.1 视频语义分割（VSS） 视频语义分割（VSS）是一种视频像素级场景解析任务，需要为视频序列所有帧中的每个像素分配一个类别标签。 #### 3.4.2 视频全景分割（VPS） 视频全景分割（VPS）与 VSS 类似，但还要求为跨帧的相同对象关联实例 ID，实现更精细的场景解析。 #### 3.4.3 方法概述 一些用于 VSS 和 VPS 的方法包括基于卷积神经网络的方法、基于注意力机制的方法等。这些方法通过学习视频中的语义信息和对象关系，实现准确的像素级分割和实例关联。 ## 4. 总结 视频对象分割（VOS）在计算机视觉领域具有重要的应用价值，涵盖了多种不同的任务设置，如半监督视频对象分割（SVOS）、无监督视频对象分割（UVOS）、交互式视频对象分割（IVOS）、视频实例分割（VIS）、视频语义分割（VSS）和视频全景分割（VPS）等。 不同的 VOS 任务设置面临着各自的挑战，同时也有相应的解决方法。例如，SVOS 通过利用第一帧的注释信息，结合多种网络方法来进行分割；UVOS 需要在缺乏先验信息的情况下自动分割前景和背景；IVOS 则通过用户的交互来提高分割的准确性。 在实际应用中，需要根据具体的需求和场景选择合适的 VOS 任务设置和方法。随着技术的不断发展，相信 VOS 技术将会在更多领域得到广泛应用，并取得更好的效果。 通过对各种 VOS 任务的深入了解，我们可以更好地把握视频对象分割的技术要点，为相关领域的研究和应用提供有力的支持。 ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px A(VOS任务):::process --> B(SVOS):::process A --> C(UVOS):::process A --> D(IVOS):::process A --> E(VIS):::process A --> F(VSS):::process A --> G(VPS):::process B --> B1(图像匹配网络方法):::process B --> B2(长距离时间网络方法):::process B --> B3(记忆网络方法):::process D --> D1(MA - Net):::process E --> E1(MaskTrack R - CNN):::process E --> E2(VisSTG):::process ``` 这个流程图展示了 VOS 任务的主要分类以及一些典型的方法，有助于我们更直观地理解不同任务设置之间的关系和各自的方法特点。