给1万帧视频做目标分割，显存占用还不到1.4GB，代码已开源 | ECCV 2022
给1万帧视频做目标分割，显存占用还不到1.4GB，代码已开源 | ECCV 2022
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI
咦，怎么好好的藤原千花，突然变成了“高温红色版”？
这大紫手，难道是灭霸在世？？
如果你以为上面的这些效果只是对物体后期上色了，那还真是被AI给骗到了。
这些奇怪的颜色，其实是对视频对象分割的表示。
但u1s1，这效果还真是让人一时间分辨不出。
无论是萌妹子飞舞的发丝：
还是发生形状改变的毛巾、物体之间来回遮挡：
AI对目标的分割都称得上是严丝合缝，仿佛是把颜色“焊”了上去。
不只是高精度分割目标，这种方法还能处理超过10000帧的视频。
而且分割效果始终保持在同一水平，视频后半段依旧丝滑精细。
更意外的是，这种方法对GPU要求不高。
研究人员表示实验过程中，该方法消耗的GPU内存从来没超过1.4GB。
要知道，当下基于注意力机制的同类方法，甚至都不能在普通消费级显卡上处理超过1分钟的视频。
这就是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校学者最新提出的一种长视频目标分割方法XMem。
目前已被ECCV 2022接收，代码也已开源。
如此丝滑的效果，还在Reddit上吸引不少网友围观，热度达到800+。
网友都在打趣说：
为什么要把你的手涂成紫色？ 谁知道灭霸是不是有计算机视觉方面的爱好呢？
模仿人类记忆法
目前已有的视频对象分割方法非常多，但是它们要么处理速度比较慢，要么对GPU要求高，要么精度不够高。
而本文提出的方法，可以说是兼顾了以上三方面。
不仅能对长视频快速进行对象分割，画面帧数可达到20FPS，同时在普通GPU上就能完成。
其特别之处在于，它受人类记忆模式所启发。
1968年，心理学家阿特金森和希夫林提出多重存储模型（Atkinson-Shiffrin memory model）。
该模型认为，人类记忆可以分为3种模式：瞬时记忆、短期记忆和长期记忆。
参考如上模式，研究人员将AI框架也划分出3种内存方式。分别是：
- 及时更新的瞬时内存
- 高分辨率工作内存
- 密集长期记忆内存。
其中，瞬时内存会每帧更新一次，来记录画面中的图像信息。
工作内存从瞬时内存中收集画面信息，更新频率为每r帧一次。
当工作内存饱和时，它会被压缩转移到长期内存里。
而长期内存也饱和时，会随着时间推移忘记过时的特征；一般来说这会在处理过数千帧后才会饱和。
这样一来，GPU内存也就不会因为时间推移而不足了。
通常，对视频目标进行分割会给定第一帧的图像和目标对象掩码，然后模型会跟踪相关目标，为后续帧生成相应的掩码。
具体来看，XMem处理单帧画面的过程如下：
整个AI框架由3个端到端卷积网络组成。
一个查询编码器（Query encoder）用来追踪提取查询特定图像特征。
一个解码器（Decoder）负责获取内存读取步骤的输出，以生成对象掩码。
一个值编码器（Value encoder）可以将图像和目标的掩码相结合，从而来提取新的内存特征值。
最终值编码器提取到的特征值会添加到工作内存中。
从实验结果来看，该方法在短视频和长视频上，都实现了SOTA。
在处理长视频时，随着帧数的增加，XMem的性能也没有下降。
研究团队
作者之一为华人Ho Kei (Rex) Cheng。
他研究生毕业于香港科技大学，目前在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校读博。
研究方向为计算机视觉。
他先后有多篇论文被CVPR、NeurIPS、ECCV等顶会接收。
另一位作者是 Alexander G. Schwing。
他现在是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的助理教授，博士毕业于苏黎世联邦理工学院。
研究方向为机器学习和计算机视觉。
论文地址： https://arxiv.org/abs/2207.07115
GitHub： https://github.com/hkchengrex/XMem
— 完 —
「人工智能」、「智能汽车」微信社群邀你加入！
欢迎关注人工智能、智能汽车的小伙伴们加入我们，与AI从业者交流、切磋，不错过最新行业发展&技术进展。
ps.加好友请务必备注您的姓名-公司-职位哦~
点这里?关注我，记得标星哦～
一键三连「分享」、「点赞」和「在看」
科技前沿进展日日相见~