給1萬幀視頻做目標分割，顯存占用還不到1.4GB，代碼已開源 | ECCV 2022

明敏 2022-07-19 14:47:18 來源：量子位

明敏 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

咦，怎么好好的藤原千花，突然變成了“高溫紅色版”？

這大紫手，難道是滅霸在世？？

如果你以為上面的這些效果只是對物體后期上色了，那還真是被AI給騙到了。

這些奇怪的顏色，其實是對視頻對象分割的表示。

但u1s1，這效果還真是讓人一時間分辨不出。

無論是萌妹子飛舞的發絲：

還是發生形狀改變的毛巾、物體之間來回遮擋：

AI對目標的分割都稱得上是嚴絲合縫，仿佛是把顏色“焊”了上去。

不只是高精度分割目標，這種方法還能處理超過10000幀的視頻。

而且分割效果始終保持在同一水平，視頻后半段依舊絲滑精細。

更意外的是，這種方法對GPU要求不高。

研究人員表示實驗過程中，該方法消耗的GPU內存從來沒超過1.4GB。

要知道，當下基于注意力機制的同類方法，甚至都不能在普通消費級顯卡上處理超過1分鐘的視頻。

這就是伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校學者最新提出的一種長視頻目標分割方法XMem。

目前已被ECCV 2022接收，代碼也已開源。

如此絲滑的效果，還在Reddit上吸引不少網友圍觀，熱度達到800+。

網友都在打趣說：

為什么要把你的手涂成紫色？

誰知道滅霸是不是有計算機視覺方面的愛好呢？

模仿人類記憶法

目前已有的視頻對象分割方法非常多，但是它們要么處理速度比較慢，要么對GPU要求高，要么精度不夠高。

而本文提出的方法，可以說是兼顧了以上三方面。

不僅能對長視頻快速進行對象分割，畫面幀數可達到20FPS，同時在普通GPU上就能完成。

其特別之處在于，它受人類記憶模式所啟發。

1968年，心理學家阿特金森和希夫林提出多重存儲模型（Atkinson-Shiffrin memory model）。

該模型認為，人類記憶可以分為3種模式：瞬時記憶、短期記憶和長期記憶。

參考如上模式，研究人員將AI框架也劃分出3種內存方式。分別是：

• 及時更新的瞬時內存
• 高分辨率工作內存
• 密集長期記憶內存。

其中，瞬時內存會每幀更新一次，來記錄畫面中的圖像信息。

工作內存從瞬時內存中收集畫面信息，更新頻率為每r幀一次。

當工作內存飽和時，它會被壓縮轉移到長期內存里。

而長期內存也飽和時，會隨著時間推移忘記過時的特征；一般來說這會在處理過數千幀后才會飽和。

這樣一來，GPU內存也就不會因為時間推移而不足了。

通常，對視頻目標進行分割會給定第一幀的圖像和目標對象掩碼，然后模型會跟蹤相關目標，為后續幀生成相應的掩碼。

具體來看，XMem處理單幀畫面的過程如下：

整個AI框架由3個端到端卷積網絡組成。

一個查詢編碼器（Query encoder）用來追蹤提取查詢特定圖像特征。

一個解碼器（Decoder）負責獲取內存讀取步驟的輸出，以生成對象掩碼。

一個值編碼器（Value encoder）可以將圖像和目標的掩碼相結合，從而來提取新的內存特征值。

最終值編碼器提取到的特征值會添加到工作內存中。

從實驗結果來看，該方法在短視頻和長視頻上，都實現了SOTA。

在處理長視頻時，隨著幀數的增加，XMem的性能也沒有下降。

研究團隊

作者之一為華人Ho Kei (Rex) Cheng。

他研究生畢業于香港科技大學，目前在伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校讀博。

研究方向為計算機視覺。

他先后有多篇論文被CVPR、NeurIPS、ECCV等頂會接收。

另一位作者是 Alexander G. Schwing。

他現在是伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校的助理教授，博士畢業于蘇黎世聯邦理工學院。

研究方向為機器學習和計算機視覺。

論文地址：
https://arxiv.org/abs/2207.07115

GitHub：
https://github.com/hkchengrex/XMem