Runway Green Screen 功能分析(一) - 交互式语义分割

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Dec 20, 2021
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能够理解用户意图的分割模型
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Computer Vision
Deep Learning
Segmentation
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能够理解用户意图的分割模型
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Post
Runway 是一款在线视频创作工具,它的 Green Screen 功能可以方便地从视频里抠出各种物体进而用于视频创作,本系列文章尝试分析其 Green Screen 功能的实现原理。
本篇文章会分析绿幕功能的第一步,如何生成初始的分割结果。

交互式语义分割

图像领域有一个专门的研究方向为「交互式语义分割」,下面的 gif 是来自 RITM 项目,操作的流程和 Runway 的绿幕功能类似,从 gif 中可以直观地看到整个交互的流程和结果:用户通过鼠标点击,指定要提取的物体,算法给出一个初始的分割结果,对于初始分割效果不好的部位,可以通过补充点击使得分割效果变好,补充的点击分为两类,一是对网络没有分割好的区域补充点击( gif 中绿色的点击),使模型去补上漏的区域,二是对过检的区域补充点击( gif 中红色的点击),减少错误的预测。和一般的语义分割任务相比,最大的差异在于:模型能够理解「用户意图」。
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读了两篇该领域的论文来了解大致的原理,一篇是 2016 年首次将深度学习应用于交互式目标选择的《Deep Interactive Object Selection》,另一篇是目前的 SOTA 论文《Reviving Iterative Training with Mask Guidance for Interactive Segmentation》。两篇论文的具体细节这里不会做介绍,主要总结下相比于一般的语义分割任务,加上了「交互式」这个前缀后实现起来会有什么差异。

如何对用户操作进行编码

上文中的 gif 采用的是用户点击的交互方式,其实还有些方法采用的是其它方法,如:
  • 画一个包含目标物体的框
  • 在目标物体上进行轨迹的涂抹
从直觉上来说,「鼠标点击」是最自然、操作最方便的形式。那么网络如何能对用户意图做出反馈呢?以鼠标点击事件为例,产生的最原始数据是图片中的一个二维坐标点,以及该点的类别是 Positive,还是 Negative,第一步需要将这些信息编码(encoding)成网络能够训练的形式,主要有以下几种方式:
  • 以点击点位中心,画高斯圆
  • 以点击点位中心,计算其它像素到该点的欧氏距离(Distance Transform)
  • 以中心点为圆心画一个固定半径的小圆
From RITM
From RITM

用户行为编码结果如何送进网络

From RITM
From RITM
编码完成后相当于在原始图片的基础上多出来了两个通道,上图中是 RITM 中总结的几种融合方式。DMF 和 Conv1E 都是直接把图片通道和 Encoded clicks 通道 concat 在一起,这样输入的通道数就变成了 5,一般的预训练模型输入都是三通道,为了使得输入能够对齐,DMF 在 backbone 前单独加了两层卷积来做维度的转换,Conv1E 是直接把第一层卷积的输入通道数用 0 多初始化了两层,而 Conv1S(即 RITM 中提出的方法)是单独对 Encoded clicks 加一层卷积,卷出和 backbone 第一层 Conv 输出通道相同的维度,再相加。论文中的结果是 Conv1S 稍好,不过在官方项目里,作者也提到了 Conv1E 和 Conv1S 结果其实差不多。

损失函数

和一般的语义分割相比,交互式语义分割在损失函数方面有两点差异:
  1. 交互式语义分割是一个二分类问题,即只有用户想要的前景,和用户不想要的背景两个类别,所以损失函数用的是 BCE。当然其它 BCE 的变体如 Focal Loss 等适用于二分类问题的损失函数都可以尝试。
  1. 计算 loss 时,只以用户选中的目标物体的 mask 作为正样本,即使图片中有语义上相同类别的其它目标,都会被当成负样本。

如何模拟用户点击

既然网络需要学习用户的点击行为,那我们的标注数据就需要有用户的点击事件,通常是采用模拟的方式在训练时生成,最简单的就是根据 GT Mask 来随机的选取。但很明显,随机的选取不符合用户实际的行为,没有用户「一般会点击主体中心附近」这一先验知识体现出来。TODO:补充 sample 的策略

训练策略-迭代式训练

「迭代式训练」也是 RITM 的主要贡献之一,出发点也是模拟用户实际的操作行为:在主体 mask 分割出来以后对不满意的区域进行修补。为了让模型能够感知到上一步的用户操作,RITM 中会把上一步的分割图同样作为一个通道 concat 在网络输入中(第一次 concat 一个全 0 的通道)这样就能让网络「看到」上一次的结果,实验也证明了迭代式的训练方式对效果有提升。
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如何评价模型的性能

常用的评价指标有 Noc@90,含义是:目标物体的标注与分割网络的输出之间 IOU 超过 90% 所需要的用户点击的次数,该指标越小越好。一个问题是,不同的点击行为模型输出的结果是不一样的,所以需要定义好固定的点击行为,即每次是点击目标物体的中心点(应该还有些其它约束,待考证)。

后处理

Deep Interactive Object Selection》中采用的是 FCN 结果,网络输出的结果还要使用 Grabcut 这类传统算法才能获得边界效果比较好的分割结果。
而在《Reviving Iterative Training with Mask Guidance for Interactive Segmentation》中,由于使用了较新的 backbone(HRNet);采用了更大的数据集(COCO+LVIS);更现代的训练技巧等原因,即使不使用后处理也能获得很好的分割结果。

传统算法补充

 
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传统方法中比较经典的方法有 Grabcut,用户框出目标物体即可进行初步分割,如果想进一步优化分割结果,可以对某些确信区域、难点区域(如上左图中的白色、黑色线条)进行涂抹以修正 Mask 结果,OpenCV 有 cv2.grabCut 接口可供调用,官方也有一个 demo 示例

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