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iccv 2019 | 惊艳的SiamMask:开源软件实现快速同时采取具体目标追踪与一分为二机器学习算法


作者 | 周强(CV君)来源 | 我爱计算机视觉(公众号id:aicvml)责编 | Jane
上面这张Gif图演示了 SiamMask 的效果,只需要鼠标滑动选择目标的包围框,即可同时实现目标跟踪与分割。

这种视频里目标的像素级标注,很有用,比如给视频叠加特效可以不覆盖目标人物,或者视频编辑中扣掉特定目标。想想前段时间浙江卫视和北京卫视如果有了这套软件,让某吴姓演员从节目中消失就简单多了,是不是?


近日,CVPR 2019 的接收论文《Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach》作者Qiang Wang开源了这套SiamMask代码,引起了极大关注。我们一起来看看吧。
论文作者信息:

论文作者团队来自中科院自动化所、牛津大学、Five AI公司。感谢~
研究目的
以往大多数目标跟踪得到的结果是目标的包围框,而作者希望将跟踪与分割结合起来,算法“实时“给出目标的像素级标注。

上图中,左侧是初始化的操作,在视频第一帧给出目标的包围框,右侧的多张图像为普通的跟踪算法计算得到估计的包围框和SiamMask估计的目标的分割mask。算法原理
作者是在近年出现的 SiamFC 跟踪算法基础上做的改进。
下图展示了其整天算法流程。左侧上面图像为框出来的目标图像,左侧下面图像为要搜索目标位置的视频中的一帧,经过卷积网络,生成Row(response of a candidate window,候选窗口响应),网络后面有三个head,除了在SiamFC法中已经存在的预测box(目标位置)的head和预测响应score(目标出现概率)的head,作者增加了预测目标mask(目标二值掩码)的head。

另外也可以直接去掉预测box的head,提高计算速度,包围框也可以通过mask计算得到。网络结构如下:

下图展示了使用SiamMask算法计算得到的图像中不同位置的score值。

实验结果
作者在VOT-2016、VOT-2018数据集上测试跟踪精度,在DAVIS-2016、DAVIS-2017数据集上测试了目标分割的精度。

下图是与普通的跟踪算法的结果比较:


SiamMask 相比之前的跟踪算法的 state-of-the-art 精度又改进不少。
下图是与现有的视频目标分割算法的精度的比较:

虽然SiamMask精度并不是最高的,但速度却比其他算法快1到2个数量级!在真实应用中更有价值。
下图为mIoU-速度的散点图:

一些视频目标分割示例(请点击查看大图):


重点来了!代码地址:
(本文为AI科技大本营转载文章,转载请微信作者)

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