【摘 要】
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视频目标分割是计算机视觉的视频任务中极具挑战性的任务之一,在诸如监控、自动驾驶、视频编辑、自动化标注、视频理解等场景都有应用。所谓视频目标分割,即给定一个包含多帧的视频数据以及第一帧的目标掩码,要求分割出这个目标在后续帧的像素级别位置,可以看做是像素级别的目标跟踪。不同于基于目标框的跟踪形式,视频目标分割能更具体的表达出感兴趣目标的形态以及更加准确的位置。给人以更直观的信息,并且作为密集型预测任务
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视频目标分割是计算机视觉的视频任务中极具挑战性的任务之一,在诸如监控、自动驾驶、视频编辑、自动化标注、视频理解等场景都有应用。所谓视频目标分割,即给定一个包含多帧的视频数据以及第一帧的目标掩码,要求分割出这个目标在后续帧的像素级别位置,可以看做是像素级别的目标跟踪。不同于基于目标框的跟踪形式,视频目标分割能更具体的表达出感兴趣目标的形态以及更加准确的位置。给人以更直观的信息,并且作为密集型预测任务,视频目标分割任务的难度更大,因此极具研究价值。该任务目前仍有许多挑战:（1）感兴趣目标在整个时序中,其形态、尺度都在不停变化,算法很难学习到统一的目标表征;（2）目标在运动中会存在被遮挡、运动模糊、消失-重出现、环境光线变化等复杂情况,算法往往依赖极强的时序关系,才能进行准确推理。（3）感兴趣目标的分割,往往会受到相似目标的干扰,从而错误的分割了其他目标,造成预测的漂移。本文以时空匹配为切入点,重点研究当下流行的注意力结构以及模板更新,利用时间记忆网络和动态模板特征更新,建立起视频数据的时序联系。本论文的主要工作如下:（1）针对目标表观变化降低模板匹配准确率问题,我们提出一种动态模板匹配更新策略。不同于现有算法使用从第一帧提取的固定特征模板,我们考虑了目标表观变化带来的模板不一致,通过按照特征相似度进行融合,逐步将模板特征迁移到新状态上,得到了更好的匹配效果。（2）针对目前时序注意力机制存在高额计算复杂度以及包含冗余计算问题,我们分别提出基于稀疏特征匹配对齐机制和基于可变形特征对齐机制,在显著降低计算量的前提下,保证了模型性能的不降低。（3）本文从时间、空间两个角度出发,综合了动态模板更新和我们提出的高效时序特征对齐,提出了一种新颖的视频目标分割的网络结构、基于空间先验的上采样模块以及跨尺度融合的轻量型解码器,并给出详细的对比实验,论证了我们方法的有效性。本文提出的方法与使用深度学习的一些其他代表性视频目标分割算法进行比较,分别在DAVIS17 test-dev和Youtube-VOS 2018上获得了72.7%J＆F和78.5%G,在Youtube-VOS 2018上比AFB-URR高出2.9%,在DAVIS17 test-dev上比STM高出0.5%。
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