Ref 系列 UniRef++: Segment Every Reference Object in Spatial and Temporal Spaces 论文阅读笔记

写在前面

  这周得加更两篇论文阅读笔记，完成 2023 的 flag。

  此论文也是 Arxiv 比较新的文章，设计了一个大一统模型，解决图像和视频的指代分割问题，应该是篇大佬工作。

• 论文地址：UniRef++: Segment Every Reference Object in Spatial and Temporal Spaces
• 代码地址：https://github.com/FoundationVision/UniRef
• 预计提交于：CVPR 2024
• Ps：2023 年每周一篇博文阅读笔记，主页 更多干货，欢迎关注呀，期待 6 千粉丝有你的参与呦~

一、Abstract

  基于指代的目标分割任务，有 指代图像分割 referring image segmentation (RIS)、少样本图像分割 few-shot image segmentation (FSS)、指代视频目标分割 referring video object segmentation (RVOS) 和视频目标分割 video object segmentation (VOS)。这些任务要么利用语言或 masks 标注作为指代去分割出特定的目标。虽然这些任务的进展很大，但当前方法仍然设计于特定任务，应用于不同的方向，这妨碍了多任务的能力。于是本文提出一种统一的框架 UniRef++ 统一这四个基于指代的目标分割任务。方法的核心思想在于提出的 UniFusion 模块执行不同任务的多种方式融合。UniRef++ 能够在广泛的数据集中进行训练，同时兼容其它多种任务。实验表明本文的方法在 RIS、RVOS、FSS、VOS 上达到了 SOTA。此外，本文的 UniFusion 模块很容易整合进 SAM 中，从而实现高效参数微调。

二、引言

  基于指代引导的分割任务定义，四个：指代图像分割 referring image segmentation (RIS)、少样本图像分割 few-shot image segmentation (FSS)、指代视频目标分割 referring video object segmentation (RVOS) 和半监督视频目标分割 video object segmentation (VOS)。

  尽管这些任务各自发展都很不错，但需要特定的模型，以及额外的训练时间和模型权重，导致计算成本较高，同时产生冗余的参数。此外，这些单独的模型未能应用于其它任务。于是本文基于一个主旨：这些任务都是使用指代（语言或标注的 masks） 作为引导从而进行特定目标的像素分割。这就需要一个统一的模型在同一套参数下执行不同的任务。

  目前存在的问题：不同领域内的主流方法差异很大，RIS 方法主要关注视觉语言信息的深度跨模态融合，而 FSS 主要在基于关联的方法上，用于稠密的语义关联。VOS 方法主要是空间-时间记忆网络用于像素匹配。最近的 RVOS 方法则极度依赖于基于 query 的方法；图像水平的方法不能简单拓展到视频领域。图像任务仅需要分割单张图像内的目标，而视频任务则有可能会出现目标遮挡、快速运动、消失再重新出现的情况，这就需要网络利用空间-时序信息来追踪整个视频上的目标。于是图像上的情况很难应用在视频上；视频任务（VOS 和 RVOS） 当前以两种不同的算法来解决——之前的 RVOS 拿整个视频作为输入，一步到位，对所有帧产生预测，而 VOS 方法则以在线的方式将冗余的历史信息投影到下一帧。

  因此本文提出一种统一的模型 UniRef++ ，用于基于指代的目标分割任务。核心思想将四个任务塑造为实例水平的分割问题，而指代的信息则可以通过基于注意力的融合过程注入到网络中。
  如上图所示，UniRef++ 接收当前的帧信息，然后利用相应的指代信息去执行融合过程，名为多方式-融合。具体来说，用于指代图像的标注 mask 用作 FSS 和 VOS 的指代，而源于语言描述的指代则用作 RIS 的指代。对于 RVOS，所有的语言和 mask 指代都被使用。这一设计不仅以在线的方式解决 RVOS 问题，同时也能利用 mask 的历史信息来确保时序的一致性。

  本文贡献总结如下：

• 提出 UniRef++，一种统一的模型在一套权重下执行 4 个基于指代的目标分割任务（RIS、FSS、RVOS、VOS）。
• 引入 UniFusion 模块，将指代信息注入到网络中而不管模态结构。利用语言和 masks 作为指代，为 RVOS 建立一种新的在线方法。
• 实验表明本文提出的模型在 RIS、RVOS、FSS、VOS 上达到了 SOAT 的性能。

三、相关工作

3.1 统一的模型

  有很多工作致力于在视觉或视觉-语言任务上实现统一的交互。例如 Unified-IO 在大量的图像水平的任务上，例如图像分类、图像字幕、VQA 上，以一种 sequence-to-sequence 生成的方式统一。另外一些工作旨在采用一种统一的架构用于密切关联的任务：GLIP 将所有的目标检测和短语定位任务视为句子-区域对齐问题。OneFormer 则采用一个 Transformer 网络统一了图像分割任务。Unicorn 提出先验任务的设计用于解决四个跟踪任务。然而这些方法仅仅关注图像域或者视觉任务。本文旨在建立一种统一的模型用于基于指代的目标分割任务。

3.2 特定任务的目标分割

指代图像分割

  RIS 的定义，先前的研究主要关注于多模态特征交互技术，要么利用 CNN 中的注意力机制，要么使用多模态 Transformer。还有一些工作旨在建立统一的框架用于指代表达式理解 REC 和 RIS 任务。

Few-shot 分割

   FSS 任务的定义，早期的方法主要通过给定集合的 masks 平均池化来计算类别的原始 masks，然后利用给定集合的信息细化 query 的图像特征。由于此类方法中的池化操作会造成明显的信息丢失，于是基于关联的方法，提出建模 query 和给定图像间的像素联系。

指代视频目标分割

  RVOS 是 RIS 在视频领域的拓展。之前的一些方法独立的处理视频帧，或是简单采用 3D CNNs 来提取时序特征。最近一些基于 query 的 Transformer 方法以在线处理的方式实现了 SOTA。然而这种方式不适用于长视频或者不间断视频。与这些工作相比，本文提出的在线处理方法 UniRef++ 利用了 mask 投影过程中的历史信息，确保了目标的时序一致性。

视频目标分割

  之前的方法大致分为两类：基于模板的方法，将标注帧视为模板，从而将模板信息融合到当前帧内；基于记忆的方法，STM 利用一个记忆网络将过去帧的预测记住，从而学习空间-时间像素水平的关联。后续的工作主要关注于如何提高记忆的 embedding，例如设计新颖的记忆网络或者合适的记忆读取策略。这些工作将 VOS 任务视为像素水平的二分类任务，缺乏了对目标的理解，而本文将 VOS 视为实例分割任务。

四、方法

4.1 总览

  UniRef++ 整体结构如上图所示，其框架由一个视觉编码器，两个指代编码器（分别用于文本和 mask），一个提出的 UniFusion 模块和一个基于 Transformer的检测器组成。给定图像 $\mathbf{I}\in {\mathbb{R}}^{H\times W\times 3}$ 和相应的指代，首先使用视觉编码器 ${\mathbf{Enc}}_V$ 提取当前图像的多尺度特征 F = { F ℓ } ℓ = 1 4 \mathcal{F}=\{F_{\ell}\}_{\ell=1}^4 F={Fℓ​}ℓ=14​，其中 $l$ 表示级联的视觉特征的索引，其空间尺度从 4 到 32。然后指代编码器用于编码指代的信息，后面跟着 UniFusion 模块，将指代信息注入到视觉特征中。最后，通过一个统一的基于 Transformer 的网络，为指代目标生成一个二值 mask $m\in {\mathbb{R}}^{H\times W}$。

4.2 指代编码

  这一部分，将介绍如何编码指代的信息用于四个基于指代的任务。

Few-shot Segmentation and Video Object Segmentation

  对于 FSS 和 VOS 任务。提供的指代图像 mask 标注作为指代。与 STCN 中对比两帧图像的相似度类似，采用统一视觉编码器 ${\mathbf{Enc}}_V$ 来提取指代帧 $I_{\text{ref}}$ 的级联的视觉特征 ${\mathcal{F}}_V^{\mathrm{f}}=\left\{F_{V,\ell }^{\mathrm{f}}\right\}$。然后采用一个轻量化的 mask 编码器，利用 ResNet18 来接受指代帧 $I_{\text{ref}}$。目标 mask 标注 $m_0$ 以及编码的帧特征 ${\mathcal{F}}_V$ 用于生成指代帧目标的多尺度 mask 特征 ${\mathcal{F}}_V^{\mathrm{f}}=\left\{F_{V,\ell }^{\mathrm{f}}\right\}$。这里 $F_{V,\ell }^{\mathrm{f}}$，$F_{V,\ell }^{\mathrm{m}}$ 中，$l=2,3,4$。用公式表示如下：
$$\begin{array}{c}{\mathcal{F}}_V^f={\mathrm{Enc}}_V(I_{\mathrm{ref}})\\ {\mathcal{F}}_V^m={\mathrm{Enc}}_M(I_{\mathrm{ref}},m_o,{\mathcal{F}}_V^f)\end{array}$$

Referring Image Segmentation

  RIS 任务的指代是语言描述 $T$。为编码语言信息，应用一个离线的文本编码器（例如 BERT，或 RoBERTa）提取语言特征 $F_T\in {\mathbb{R}}^{L\times C}$，其中 $L$ 为句子的长度，$C$ 为通道维度：$F_T={\mathbf{Enc}}_T(T)$。

Referring Video Object Segmentation

  RVOS 需要模型不仅理解语言描述，而且要跟踪整个视频中的指代目标。于是在此任务中同时编码语言和视觉信息。类似的，提取语言特征，然后应用编码器进一步编码特征。需要注意的是 mask 标注仅在训练中可用，而在前一帧中使用预测的 mask 作为推理中的视觉指代。

4.3 多尺度 UniFusion 模块

  在指代信息编码完成后，有一个问题自然产生了：如何注入指代信息到网络中？接下来引入提出的多尺度 UniFusion 模块用于指代信息的注入。

  首先以级联的方式融合视觉特征 $\mathcal{F}$ 和指代特征。以第 $\ell$ 层（$\ell =2,3,4$）视觉水平特征为例：当前图像第 $\ell$ 层的视觉特征 $F_{\ell }$ 和源于指代特征的相应的 key、value embedding（$F_r^{\mathrm{k}}$ 和 $F_r^{\mathrm{v}}$）。对于 mask 指代：$F_r^{\mathrm{k}}={\mathcal{F}}_V^f$，$F_r^{\mathrm{v}}={\mathcal{F}}_V^m$。对于语言指代：$F_r^{\mathrm{k}}=F_r^{\mathrm{v}}=F_T$。这些输入首先通过线性投影转化为三个向量：$Q_{\ell }$、$K_{\ell }$ 和 $V_{\ell }$。首先在这些向量间执行多头跨注意力操作，然后指代特征 $F_r^{\mathrm{k}}$ 通过池化和回归分别获得尺度、偏移量和门参数：$\gamma$、$\beta$、$\alpha$，应用在注意力块中。最终输出的特征通过残差连接注入到原始的视觉特征中。UniFusion 处理过程表示如下：
$$\begin{array}{c}{O}_{\ell }=\mathrm{Attention}(Q_{\ell },K_{\ell },V_{\ell })\\ \gamma ,\beta ,\alpha =\mathrm{Linear}(\mathrm{Pooling}(F_r^{\mathrm{k}}))\\ \begin{array}{r}{F}_{\ell }^{\prime }=F_{\ell }+\alpha (O_{\ell }(1+\gamma )+\beta )\end{array}\end{array}$$其中 $O_{\ell }$ 为注意力操作的中间结果，$F_{\ell }^{\prime }$ 为 UniFusion 的最终输出。在所有视觉尺度上，UniFusion 模块贡献相同的参数。UniFusion 与其他方法的区别在于：使用 FlashAttention 执行跨注意力操作，当计算稠密的特征图时效率更高且内存消耗更小；受 adaLN-zero 块的启发，偏移和门的参数都是 zero-initialized 的。这使得网络逐渐地学到指代的知识，使得 UniFusion 更容易插入到预训练的目标分割模型中。

4.4 统一的架构

  多尺度视觉特征 ${\mathcal{F}}^{\prime }={\left\{{\mathbf{F}}_{\ell }^{\prime }\right\}}_{\ell =2}^4$ 通过特定的目标指代后，有着明显的表示。

Transformer

  采用两阶段的 Deformable-DETR 作为目标检测器。其接收融合的级联视觉特征 $F_{\ell }^{\prime }$ 作为输入，在编码器中执行多尺度可变形 self-attention 操作。而在解码器内，$N$ 个目标 queries 经过堆叠的解码器层进行提炼，最终转化为 query 表示 $Q_{\mathrm{obj}}\in {\mathbb{R}}^{N\times C}$。三个预测头（类别头、box head、mask head）建立在解码器的顶部来预测目标得分 $S\in {\mathbb{R}}^{N\times 1}$，boxes $B\in {\mathbb{R}}^{N\times 4}$ 以及 mask 的动态卷积核参数 G = { g i } i = 1 N \mathcal{G}=\{{g_{i}}\}_{i=1}^{N} G={gi​}i=1N​。

Mask 解码器

  将 Transformer 编码器的输出特征（步长从 8 到 32）以类似 FPN 的方式进行级联融合。步长为 $4$ 的特征图 $F_1$ 也添加上。于是，得到高分辨率的 mask 特征 $F_{\mathrm{seg}}\in {\mathbb{R}}^{\frac{H}{4}\times \frac{\bar{W}}{4}\times C}$。最终，指代目标的 masks 通过执行 $F_{\mathrm{seg}}$ 和 $\mathcal{G}$ 间的动态卷积实现：
$$m_i=\text{Upsample}(\text{DynamicConv}(F_{\mathrm{seg}},g_i)),i=1,...,N$$
  在推理过程中，选择最高得分的 mask 作为指代目标的最终结果 $m$。尽管一个目标 query 对于基于指代的任务来说已经足够，但是实验发现更多的目标 queries 有助于更好的性能。

4.5 训练和推理

训练

  网络预测 $N$ 个目标得分和分割 masks，其中目标得分表示目标是否在当前帧中可见。在训练过程中，应用集合预测损失。仅有一个 GT 对应基于指代的目标分割任务。根据最优转移方法（见原文引用文献），通过选择 top-k 个预测达到最小损失。匹配损失构建如下：
$$\mathcal{C}={\lambda }_{cls}\cdot {\mathcal{C}}_{cls}+{\lambda }_{L1}\cdot {\mathcal{C}}_{L1}+{\lambda }_{giou}\cdot {\mathcal{C}}_{giou}$$其中 ${\mathcal{C}}_{cls}$ 为 focal loss，box 损失包含广泛使用的 ${\ell }_1$ 损失和 GIoU 损失，最小损失的 top-k 个预测被赋值为正样本，其它则为负样本。UniRef++ 通过最小化下列损失函数进行优化：
$$\mathcal{L}={\lambda }_{cls}\cdot {\mathcal{L}}_{cls}+{\lambda }_{L1}\cdot {\mathcal{L}}_{L1}+{\lambda }_{giou}\cdot {\mathcal{L}}_{giou}+{\lambda }_{mask}\cdot {\mathcal{L}}_{mask}+{\lambda }_{dice}\cdot {\mathcal{L}}_{dice}$$其中类别损失和 boxes 损失与前面一个式子相同，与 mask 相关的损失包含 mask 二值交叉熵损失和 DICE 损失。

推理

  对于 RIS 和 FSS，直接输出的 query 预测中最高得分的 mask，而对于 RVOS 和 VOS，则无需后处理，以在线帧到帧方式推理视频。具体来说，对于当前帧，网络使用相应的指代信息来生成特定目标的 masks。若目标得分高于预定义的阈值 $\sigma$，则 mask 即为输出，反之输出的 mask 所有值均设为 0。为解决视频中包含多个目标的问题，采用之前工作中广泛使用的 soft-aggregation 方法。

五、实验

5.1 实验设置

数据集

• RIS：RefCOCO、RefCOCO+、RefCOCOg(UMD)
• FSS：FSS-1000
• RVOS：Ref-Youtube-VOS、Ref-DAVIS17
• VOS：Youtube-VOS、LVOS、MOSE

实施细节

  两种 Backbone，ResNet50 + Swin Transformer-Large；文本编码器 BERT-base。句子最大长度 77。Transformer 架构有 6 层编码器，6 层解码器，通道维度 256。目标 query 的数量设为 300。损失系数 ${\lambda }_{cls}=2.0,{\lambda }_{cls}=2.0,{\lambda }_{L1}=5.0,{\lambda }_{mask}=2.0,{\lambda }_{dice}=5.0$。

  整体训练过程包含三个序列阶段，其中来源于前一阶段的预训练权重将用于下一阶段的训练。(1) Objects365 预训练，应用 BoxInst 损失来监督 mask 的生成。这一阶段旨在训练目标检测器；（2）图像水平的训练，首先结合 RefCOCO/+/g 的训练集来训练整体网络，然后在 RIS 和 FSS 任务上进行训练；（3）视频级别的训练，随机从视频中采样两帧，第一帧作为指代帧。为避免 RIS 的知识泄露，从 RefCOCO/+/g 中生成伪标签。网络共同训练在所有数据集上，包含 RefCOCO/+/g、Ref-YoutubeVOS、Ref-DAVIS17、COCO、Youtube-VOS19、OVIS、LVOS。

  使用 Pytorch toolkit 来进行所有实验，NVIDIA A100 GPUs。使用 $4\times 8$ 块 A100 用于 Object365 的预训练，$2\times 8$ 块 GPUs 训练接下来的图像和视频。AdamW 优化器。每块 GPU batch 2。（有钱的大佬啊，一般的实验室就甭想了~~）

5.2 定量分析

  ResNet-50 和 Swin Transformer-Large 作为视觉 Backbone 用于实验，表示为 UniRef+±R50 和 UniRef+±L。

指代图像分割 RIS

Few-shot Segmentation

Referring Video Object Segmentation

Video Object Segmentation

5.3 消融研究

• Task-specific Training
• Parameter-sharing for UniFusion Module
• Query Number
  
• Does Mask Reference Help RVOS?
  

5.4 定性结果

六、将 UniFusion 插入到 SAM

七、结论

  本文提出 UniRef++，一个统一的模型用于四个基于指代的目标分割任务（RIS, FSS,
RVOS and VOS），通过引入 UniFusion 模块整合不同类型的指代信息，模型能够弹性地执行多任务。实验表明 UniRef 效果很好，也能做到即插即入，可用于后续微调（例如 SAM）。

写在后面

  这篇文章工作量是真的大，附录还有 4 页，这里就不多介绍了。咋说，这篇文章绝对会中的，立意也是够新颖，实验充分，写作水平也是极为简洁，不拖沓。是篇好文章，值得好评！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-775950.html

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