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【论文笔记】Matching Anything by Segmenting Anything

news 来源：原创 2024/9/20 18:39:15

【引用格式】：Li S, Ke L, Danelljan M, et al. Matching Anything by Segmenting Anything[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2024: 18963-18973.

【网址】：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Li_Matching_Anything_by_Segmenting_Anything_CVPR_2024_paper.pdf

【开源代码】：https://github.com/siyuanliii/masa

一、瓶颈问题

二、本文贡献

三、解决方案

1、MASA

1.1 MASA Pipeline

1.2 MASA Adapter

1.3 Inference

1.3.1 Detect and Track Anything

1.3.2 Segment and Track Anything

四、实验结果

1、State-of-the-Art Comparison

1.1 TAO TETA

1.2 Open-vocabulary MOT

1.3 TAO Track mAP

1.4 BDD100K MOTS

1.5 BDD100K MOT

1.6 UVO VIS

1.7 Compare with VOS Methods

1.8 Compare with Self-supervised Methods

2、Ablation Study and Analysis

一、瓶颈问题

目前的方法主要依赖于标记的特定领域视频数据集，这限制了学习相似性嵌入的跨域泛化。

现有的多目标跟踪方法大多针对特定场景和目标类别进行训练，泛化能力有限
传统的跟踪方法需要人工标注的跟踪数据进行训练

二、本文贡献

提出了一种新颖的实例关联学习方法MASA，能够在不同领域内的视频之间匹配任何对象，无需追踪标签。
设计了一个通用的MASA适配器，可以实现与现有的分割模型或检测模型结合使用，增强这些模型的追踪能力。
提出了一种多任务训练流程，联合执行检测知识蒸馏和实例相似性学习，进一步提高了追踪特征的泛化能力。

三、解决方案

1、MASA

文中的方法由两个关键组件组成。

首先，基于 SAM，文中开发了一个新的管道：MASA。有了这个管道，文中从丰富的未标记图像集合中为密集实例级对应关系构建了详尽的监督。它使我们能够学习强大的判别实例表示来跟踪任何对象，而不需要任何视频注释。

其次，文中引入了一个通用 MASA 适配器，以有效地转换来自冻结检测或分割主干的特征，以学习可泛化的实例外观表示。同时，MASA 适配器的蒸馏分支也可以显着提高分割一切的效率。

此外，文中还构建了一个统一的模型来联合检测/分割和跟踪任何内容。

1.1 MASA Pipeline

问题：对于以前的工作，严重依赖于手动标记的域内视频数据。而目前有的视频数据集仅仅包含有限的固定类别数据，这就给训练出模型的泛化能力提出了挑战。UniTrack[Do Different Tracking Tasks Require Different Appearance Models?]表明，通用外观特征可以通过原始图像或视频的对比自监督学习技术[Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers、Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning、Rethinking Self-supervised Correspondence Learning: A Video Frame-level Similarity Perspective]来学习。但是，它们通常依赖于干净的、以对象为中心的图像，并且专注于帧级的相似性。

针对以上问题，文中提出了MASA训练管道。核心思想是从两个角度增加多样性：训练图像多样性和实例多样性。

首先从不同领域构建丰富的原始图像集合，以防止学习特定领域的特征。这些图像还包含复杂环境中丰富的实例，以增强实例的多样性。给定一个图像I，通过在相同的图像上采用两种不同的增强来模拟视频的外观变化。通过应用强数据增强 φ(I) 和 ɸ(I)，构建了 I 的两个不同视图 V1 和 V2，从而自动获得像素级对应关系。如果图像干净并且只包含一个实例，例如 ImageNet 中的实例，则帧级相似性可以应用于前面问题中提到的方法。但是，使用多个实例，需要进一步挖掘此类原始图像中包含的实例信息。基本分割模型 SAM [Segment Anything] 为我们提供了这种能力。SAM 自动对属于同一实例的像素进行分组，并提供检测到的实例的形状和边界信息。为此，这里应用SAM将整个图像分割产生密集多样的实例提议Q集合。通过建立像素级对应关系，将相同的 φ(·) 和 ɸ(·)应用于Q将像素级对应关系转移到密集实例级对应关系。这里使用对比学习公式来学习有区别的对比嵌入空间，增加其于正样本之间的相似度，同时减少其于负样本之间的相似度，具体公式如下：

q+ 和 q− 分别表示 q 的正样本和负样本。正样本是应用不同 φ(·) 和 ɸ(·) 的相同实例提议。负样本来自不同的实例。
sim(·) 表示余弦相似度。
τ 是温度参数，在实验中设置为 0.07。

1.2 MASA Adapter

MASA适配器是为了将现有的分割或检测模型（如SAM、Detic、GroundingDINO等）扩展为能够追踪它们检测到的任何对象。MASA适配器与这些基本的模型中的冻结主干一起运行，确保保留原始检测和分割能力。由于并非所有预先训练的特征都对跟踪具有固有的区分性（物体的形状和大小的多样性），首先需要将这些冻结的主干特征转换为更适合跟踪的新特征。

为此，构建了一个多尺度特征金字塔。对于层次化的特征提取器（如基于Transformer的模型），可以直接使用特征金字塔网络（FPN）来获取多尺度的特征；对于单尺度特征提取器（如利用普通ViT主干的SAM），使用转置卷积（Transpose Convolution）和最大池化（MaxPooling）进行上采样和下采样，生成多尺度特征表示。

为了有效地学习不同实例的判别特征，必须在一个位置中的对象知道其他位置实例的外观。故文中利用变性卷积来生成动态偏移量，并将空间位置和特征级别的信息聚合为F(p)，如下公式所示，以便更好的获得上下文信息。另外，对于基于SAM的模型，文中还使用到了Dyhead [Dynamic Head: Unifying Object Detection Heads with Attentions] 中的任务感知注意力和尺度感知注意力，如上图所示。

F(p)：在位置p的特征
L：特征层级的数量，表示模型在不同尺度上处理特征。
K：每个卷积核的采样位置数量。
$w_{k}$ ：第 k 个采样位置的权重。
$F_{j}(p)$ ：在第 j个特征层级上，位置 p 的原始特征。
$p_{k}$ ：预先定义的采样偏移，用于确定采样位置。
$\bigtriangleup p_{k}^{j}$ ：学习到的偏移量，用于调整第 j 个特征层级上第 k 个采样位置的实际位置。
$\bigtriangleup m_{k}^{j}$ ：可学习的调制因子，用于调整第 j 个特征层级上第 k 个采样点的特征响应。

在获取转换后的特征图后，通过将 RoI-Align [Mask R-CNN] 应用于视觉特征 F 来提取实例级特征（检测头），然后使用包含 4 个卷积层和 1 个全连接层的轻量级轨道头进行处理以生成实例嵌入（追踪头）。

在生成实例嵌入后，文中引入了对象先验蒸馏分支。使用标准的RCNN检测头来学习边界框，该边界框紧密包含SAM对每个实例的掩码预测。它有效地从 SAM 中学习详尽的对象位置和形状知识，并将此信息划分为转换后的特征表示。这种设计不仅增强了 MASA 适配器的特征，从而提高了关联性能，而且还通过直接提供预测的框提示来加速 SAM 的所有模式。

最终损失函数由前面所提到的对比损失和检测损失加权组合： $L = L_{det} + L_{c}$ 。其中检测损失与Faster R-CNN中使用的损失一样。

1.3 Inference

1.3.1 Detect and Track Anything

将MASA适配器与对象检测器集成时，删除了在训练期间学习的MASA检测头（ RoI-Align），MASA适配器仅用作跟踪器。检测器预测边界框，然后利用它们提示MASA适配器，检索相应的跟踪特征进行实例匹配。这里文中使用了一个简单的bi-softmax最近邻搜索进行准确的实例匹配。

算法流程如下：

相似度计算如下：

$s_{1}$ 和 $s_{2}$ 是两种不同的相似度计算方法，计算轨道τ和对象候选r之间的相似度得分。
$s_{1}$ ：基于高斯分布的指数函数，用于衡量嵌入 $q_{r}$ 和 $q_{\tau }$ 之间的相似度
$s_{2}$ ：余弦相似度，用于衡量两个嵌入之间的夹角
$q_{r}$ ：对象候选 r 的检测嵌入，封装其外观特征
$q_{\tau }$ ：表示轨道 τ 的轨道嵌入，捕获跟踪对象的特征

$s_{1}$ 中进行了双重归一化，确保了对相似性的平衡和全面的评估，促进了动态视频序列中的准确对象关联。

1.3.2 Segment and Track Anything

将MASA适配器与SAM集成时，保留检测头。文中用它来预测场景中的所有潜在对象，将框预测转发到 SAM 掩码解码器和 MASA 适配器以分割和跟踪所有内容。预测的框提示省略了对原始 SAM 的所有模式中所示的繁重后处理的需要，因此显着加快了 SAM 的自动掩码生成。

1.3.3 Testing with Given Observations

在实际应用中，MASA适配器可能接收来自不同源的检测结果，而不仅仅是它自身训练时所用的数据源。当检测结果来自于MASA适配器构建时所用数据源之外的其他源时，意味着MASA适配器需要适应不同来源的检测数据。在这种情况下，MASA适配器充当追踪特征提供者的角色。它利用自身的能力来提取和提供用于追踪的特征。直接使用提供的边界框作为提示（prompts），通过ROI-Align操作从MASA适配器中提取追踪特征。

这种设计使得MASA适配器具有很高的灵活性，能够与不同的检测模型或方法配合使用，从而在多种场景和应用中实现有效的对象追踪。无论检测结果来自何处，只要它们提供了准确的边界框，MASA适配器就能够利用这些信息来提取用于追踪的特征，进而进行对象的关联和追踪。