作者｜负天
与图像识别不同，AI 分析理解视频的技术门槛较高。长期以来，业界在视频 AI 技术的研究上鲜有重大突破。以 CVPR 会议难度最高的比赛之一 DAVIS（Densely Annotated Video Segmentation）为例，该比赛需要参赛团队精准处理复杂视频中物体快速运动、外观变化、遮挡等信息，过去几年，全球*科技在该比赛中的成绩从未突破 80 分，而达摩院的模型最终在 test-challenge 上取得了 84.1 的成绩。
DAVIS 的数据集经过精心挑选和标注，视频分割中比较难的点都有体现，比如：快速运动、遮挡、消失与重现、形变等。DAVIS 的数据分为 train（60 个视频序列）， val（30 个视频序列），test-dev（30 个视频序列），test-challenge（30 个视频序列）。其中 train 和 val 是可以下载的，且提供了每一帧的标注信息。对于半监督任务， test-dev 和 test-challenge，每一帧的 RGB 图片可以下载，且第一帧的标注信息也提供了。算法需要根据第一帧的标注 mask，来对后续帧进行分割。分割本身是 instance 级别的。
阿里达摩院：像素级视频分割
阿里达摩院提供了一种全新的空间约束方法，打破了传统 STM 方法缺乏时序性的瓶颈，可以让系统基于视频前一帧的画面预测目标物体下一帧的位置；此外，阿里还引入了语义分割中的精细化分割微调模块，大幅提高了分割的精细程度。最终，精准识别动态目标的轮廓边界，并且与背景进行分离，实现像素级目标分割。
基本框架
达摩院的算法基于 2019 年 CVPR 的 STM 做了进一步改进。STM 的主要思想在于，对于历史帧，每一帧都编码为 key-value 形式的 feature。预测当前帧的时候，以当前帧的 key 去和历史帧的 key 做匹配。匹配的方式是 non-local 的。这种 non-local 的匹配，可以看做将当前 key，每个坐标上的 C 维特征，和历史每一帧在这个坐标上的 C 维特征做匹配。匹配得到的结果，作为一个 soft 的 index，去读取历史 value 的信息。读取的特征和当前帧的 value 拼接起来，用于后续的预测。
三大技术创新
1. 空间约束
STM 的特征匹配方式，提供了一种空间上的长依赖， 类似于 Transformer 中，通过 self-attention 来做序列关联。这种机制，能够很好地处理物体运动、外观变化、遮挡等。但也有一个问题，就是缺乏时序性，缺少短时依赖。当某一帧突然出现和目标相似的物体时，容易产生误召回。在视频场景中，很多情况下，当前帧临近的几帧，对当前帧的影响要大于更早的帧。基于这一点，达摩院提出依靠前一帧结果，计算 attention 来约束当前帧目标预测的位置，相当于对短期依赖的建模。
具体的方法如下图所示：
1. 当前帧的特征和前一帧的预测 mask 在 channel 维度上做 concat，得到 HxWx (c+1) 的特征；
2. 通过卷积将特征压缩为 HxW；
3. 用 sigmoid 函数将 HxW 的特征，压缩范围，作为空间 attention；
4. 把 attention 乘到原特征上，作为空间约束。
下图为空间 attention 的可视化结果，可以看到大致对应了前景的位置。
2. 增强 decoder
达摩院引入了语义分割中的感受野增强技术 ASPP 和精细化分割的微调（refinement）模块。ASPP 作用于 memory 读取后的特征，用于融合不同感受野的信息，提升对不同尺度物体的处理能力。
3. 训练策略
达摩院提出了一个简单但是有效的训练策略，减少了训练阶段和测试阶段存在的差异，提升了最终效果。
原始 STM 训练时，会随机从视频中采样 3 帧。这三帧之间的跳帧间隔，随着训练逐渐增大，目的是增强模型鲁棒性。但达摩院发现，这样会导致训练时和测试时不一致，因为测试时，是逐帧处理的。为此，在训练的最后阶段，达摩院将跳帧间隔重新减小，以保证和测试时一致。
其他
backbone: 达摩院使用了 ResNeST 这个比较新的 backbone，它可以无痛替换掉原 STM 的 resnet。在结果上有比较明显提升。
测试策略: 达摩院使用了多尺度测试和 model ensemble。不同尺度和不同 model 的结果，在最终预测的 map 上，做了简单的等权重平均。
显存优化: 达摩院做了一些显存优化方面的工作，使得 STM 在多目标模式下，可以支持大尺度的训练、测试，以及支持较大的 memory 容量。
数据: 训练数据上，达摩院使用了 DAVIS、Youtube-VOS，以及 STM 原文用到的静态图像数据库。没有其他数据。
结果
达摩院的模型，最终在 test-challenge 上取得了 84.1 的成绩。
在 test-dev 上的消融实验。达摩院复现的 STM 达到了和原文一致的结果。在各种 trick 的加持下， 得到了 11 个点的提升。
随着互联网技术、5G 技术等的发展，短视频、视频会议、直播的场景越来越多，视频分割技术也将成为不可或缺的一环。比如，在视频会议中，视频分割可以精确区分前背景，从而对背景进行虚化或替换；在直播中，用户只需要站在绿幕前，算法就实时替换背景，实现一秒钟换新直播间；在视频编辑领域，可以辅助进行后期制作。
参考
1. Oh SW, Lee JY, Xu N, Kim SJ. Video object segmentation using space-time memory networks. InProceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision 2019
2. Wang X, Girshick R, Gupta A, He K. Non-local neural networks. InProceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition 2018
“新内容 新交互” 全球视频云创新挑战赛算法挑战赛道
本届全球视频云创新挑战赛是由阿里云联手英特尔主办，与优酷战略技术合作，面向企业以及个人开发者的音视频领域的挑战赛。算法挑战赛道聚焦视频人像分割领域，视频分割将传统图像分割问题延伸到视频领域，可服务于视频理解处理和编辑等任务。
算法赛道描述
本次大赛提供一个大规模高精度视频人像分割数据集，供参赛选手训练模型。不同于传统的二值分割目标（即人像区域标注为 1，其他区域标注为 0），本竞赛重点关注分割各个不同的人象实例，目标是从视频中精确、稳定分割出显著的（单个或多个）人体实例，以及其相应附属物、手持物。
本次比赛分为初赛数据集和复赛数据集。复赛数据集等初赛结束后公布，复赛中也可以使用初赛数据集。
初赛环节提供训练集供选手下载，训练数据集共 1650 段视频。训练集中每个样本由 RGB 图像序列和掩码图像序列组成，RGB 图像序列为原始视频图像序列，格式为 jpg 文件；掩码图像为人体分割的真值 (ground-truth)，格式为 png 文件，掩码图像中不同的像素值表示不同的人体实例，0 为背景区域，非 0 为前景区域（例如 1 为人像 1，2 为人像 2）。RGB 和 png 文件是一一对应关系。数据集每个视频的长度为 80 帧～150 帧，每个视频的分辨率不完全相同。预赛的测试数据为 48 段视频。测试集只提供 RGB 图像序列。如出现多个人像实例，每个人像可以任意顺序标注，评测时将被独立计算。
本次比赛允许参数选手使用其他公开数据集和公开模型，但参赛选手的模型必须满足能在限定时间内复现的要求，复现精度小于规定误差。
评估标准
对于算法恢复的视频结果，本次比赛采用 Mean J And F 做为评价指标。J 为描述分割人体区域精度的 Jaccard Index，F 为描述分割人体的边界精确度。具体请参照参考文献 1。每个视频允许选手最多输出 8 个人物分割结果，选手分割结果与真值先进行 IOU 匹配，找到对应的人物后，根据该结果进行评分。多余的分割结果，没有惩罚。如果超过 8 个区域，整个视频结果无效。
奖项设置
冠军：1 支队伍，奖金 9 万人民币，颁发获奖证书
亚军：2 支队伍，奖金 3 万人民币，颁发获奖证书
季军：3 支队伍，奖金 1 万人民币，颁发获奖证书
Cooper Lake 最佳实践：3 支队伍，奖金 2 万人民币，颁发获奖证书
此外，复赛审核通过的排名前 12 队伍，可进入阿里云校招绿色通道。
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