計算機(jī)視覺技術(shù)是實現(xiàn)自動駕駛的重要部分，美團(tuán)無人配送團(tuán)隊長期在該領(lǐng)域進(jìn)行著積極的探索。不久前，高精地圖組提出的CenterMask圖像實例分割算法被CVPR2020收錄，本文將對該方法進(jìn)行介紹。

CVPR的全稱是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，IEEE國際計算機(jī)視覺與模式識別會議，它和ICCV、ECCV并稱為計算機(jī)視覺領(lǐng)域三大頂會。本屆CVPR大會共收到6656篇投稿，接收1470篇，錄用率為22%。

背景

one-stage實例分割的意義

圖像的實例分割是計算機(jī)視覺中重要且基礎(chǔ)的問題之一，其在眾多領(lǐng)域具有十分重要的應(yīng)用，比如：地圖要素提取、自動駕駛車輛感知等。不同于目標(biāo)檢測和語義分割，實例分割需要對圖像中的每個實例（物體）同時進(jìn)行定位、分類和分割。從這個角度看，實例分割兼具目標(biāo)檢測和語義分割的特性，因此更具挑戰(zhàn)。當(dāng)前兩階段（two-stage）目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)（Faster R-CNN[2]系列）被廣泛用于主流的實例分割算法（如Mask R-CNN[1]）。

2019年，一階段（one-stage）無錨點（anchor-free）的目標(biāo)檢測方法迎來了新一輪的爆發(fā)，很多優(yōu)秀的one-stage目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)被提出，如CenterNet[3], FCOS[4]等。這一類方法相較于two-stage的算法，不依賴預(yù)設(shè)定的anchor，直接預(yù)測bounding box所需的全部信息，如位置、框的大小、類別等，因此具有框架簡單靈活，速度快等優(yōu)點。于是很自然的便會想到，實例分割任務(wù)是否也能夠采用這種one-stage anchor-free的思路來實現(xiàn)更優(yōu)的速度和精度的平衡？我們的論文分析了該問題中存在的兩個難點，并提出CenterMask方法予以解決。

one-stage實例分割的難點

相較于one-stage目標(biāo)檢測，one-stage的實例分割更為困難。不同于目標(biāo)檢測用四個角的坐標(biāo)即可表示物體的bounding box，實例分割的mask的形狀和大小都更為靈活，很難用固定大小的向量來表示。從問題本身出發(fā)，one-stage的實例分割主要面臨兩個難點：

• 如何區(qū)分不同的物體實例，尤其是同一類別下的物體實例。two-stage的方法利用感興趣區(qū)域（Region of Interest，簡稱ROI）限制了單個物體的范圍，只需要對ROI內(nèi)部的區(qū)域進(jìn)行分割，大大減輕了其他物體的干擾。而one-stage的方法需要直接對圖像中的所有物體進(jìn)行分割。
• 如何保留像素級的位置信息，這是two-stage和one-stage的實例分割面臨的普遍問題。分割本質(zhì)上是像素級的任務(wù)，物體邊緣像素的分割精細(xì)程度對最終的效果有較大影響。而現(xiàn)有的實例分割方法大多將固定大小的特征轉(zhuǎn)換到原始物體的大小，或者利用固定個數(shù)的點對輪廓進(jìn)行描述，這些方式都無法較好的保留原始圖像的空間信息。

相關(guān)工作介紹

遵照目標(biāo)檢測的設(shè)定，現(xiàn)有的實例分割方法可大致分為兩類：二階段（two-stage)實例分割方法和一階段(one-stage)實例分割方法。

• two-stage的實例分割遵循先檢測后分割的流程，首先對全圖進(jìn)行目標(biāo)檢測得到bounding box，然后對bounding box內(nèi)部的區(qū)域進(jìn)行分割，得到每個物體的mask。two-stage的方法的主要代表是Mask R-CNN[1]，該方法在Faster R-CNN[2]的網(wǎng)絡(luò)上增加了一個mask分割的分支，用于對每個感興趣區(qū)域（Region of Interest，簡稱ROI）進(jìn)行分割。而把不同大小的ROI映射為同樣尺度的mask會帶來位置精度的損失，因此該方法引入了RoIAlign來恢復(fù)一定程度的位置信息。PANet[5]通過增強(qiáng)信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播來對Mask R-CNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)。Mask Scoring R-CNN[6]通過引入對mask進(jìn)行打分的模塊來改善分割后mask的質(zhì)量。上述two-stage的方法可以取得SOTA的效果，但是方法較為復(fù)雜且耗時，因此人們也開始積極探索更簡單快速的one-stage實例分割算法。
• 現(xiàn)有的one-stage實例分割算法可以大致分為兩類：基于全局圖像的方法和基于局部圖像的方法?；谌值姆椒ㄊ紫壬扇值奶卣鲌D，然后利用一些操作對特征進(jìn)行組合來得到每個實例的最終mask。比如，InstanceFCN[7]首先利用全卷積網(wǎng)絡(luò)[8]（FCN）得到包含物體實例相對位置信息的特征圖（instance-sensitive score maps），然后利用assembling module來輸出不同物體的分割結(jié)果。YOLACT[9]首先生成全局圖像的多張prototype masks，然后利用針對每個實例生成的mask coefficients對prototype masks進(jìn)行組合，作為每個實例的分割結(jié)果?；谌謭D像的方法能夠較好的保留物體的位置信息，實現(xiàn)像素級的特征對齊（pixel-to-pixel alignment)，但是當(dāng)不同物體之間存在相互遮擋（overlap)時表現(xiàn)較差。與此相對應(yīng)的，基于局部區(qū)域的方法直接基于局部的信息輸出實例的分割結(jié)果。PolarMask[10] 采用輪廓表示不同的實例，通過從物體的中心點發(fā)出的射線組成的多邊形來描述物體的輪廓，但是含有固定端點個數(shù)的多邊形不能精準(zhǔn)的描述物體的邊緣，并且基于輪廓的方法無法很好的表示含有孔洞的物體。TensorMask[11]利用4D tensor來表示空間中不同物體的mask,并且引入了aligned representation 和 tensor bipyramid來較好的恢復(fù)物體的空間位置細(xì)節(jié)，但是這些特征對齊的操作使得整個網(wǎng)絡(luò)比two-stage的Mask R-CNN還要慢一些。

不同于上述方法，我們提出的CenterMask網(wǎng)絡(luò)，同時包含一個全局顯著圖生成分支和一個局部形狀預(yù)測分支，能夠在實現(xiàn)像素級特征對齊的情況下實現(xiàn)不同物體實例的區(qū)分。

CenterMask介紹

本工作旨在提出一個one-stage的圖像實例分割算法，不依賴預(yù)先設(shè)定的ROI區(qū)域來進(jìn)行mask的預(yù)測，這需要模型同時進(jìn)行圖像中物體的定位、分類和分割。為了實現(xiàn)該任務(wù)，我們將實例分割拆分為兩個平行的子任務(wù)，然后將兩個子任務(wù)得到的結(jié)果進(jìn)行結(jié)合，以得到每個實例的最終分割結(jié)果。

第一個分支（即Local Shape分支）從物體的中心點表示中獲取粗糙的形狀信息，用于約束不同物體的位置區(qū)域以自然地將不同的實例進(jìn)行區(qū)分。第二個分支（即Global Saliency分支）對整張圖像預(yù)測全局的顯著圖，用于保留準(zhǔn)確的位置信息，實現(xiàn)精準(zhǔn)的分割。最終，粗糙但instance-aware的local shape和精細(xì)但instance-unaware的global saliency進(jìn)行組合，以得到每個物體的分割結(jié)果。

1. 網(wǎng)絡(luò)整體框架

CenterMask整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如圖2所示，給定一張輸入圖像，經(jīng)過backbone網(wǎng)絡(luò)提取特征之后，網(wǎng)絡(luò)輸出五個平行的分支。其中Heatmap和Offset分支用于預(yù)測所有中心點的位置坐標(biāo)，坐標(biāo)的獲得遵循關(guān)鍵點預(yù)測的一般流程。Shape和Size分支用于預(yù)測中心點處的Local Shape，Saliency分支用于預(yù)測Global Saliency Map?？梢钥吹?#xff0c;預(yù)測的Local Shape含有粗糙但是instance-aware的形狀信息，而Global Saliency含有精細(xì)但是instance-aware的顯著性信息。最終，每個位置點處得到的Local Shape和對應(yīng)位置處的Global Saliency進(jìn)行乘積，以得到最終每個實例的分割結(jié)果。Local Shape和Global Saliency分支的細(xì)節(jié)將在下文介紹。

2.Local Shape 預(yù)測

為了區(qū)分位于不同位置的實例，我們采用每個實例的中心點來對其mask進(jìn)行建模，中心點的定義是該物體的bounding box的中心。一種直觀的想法是直接采用物體中心點處提取的圖像特征來進(jìn)行表示，但是固定大小的圖像特征難以表示不同大小的物體。因此，我們將物體mask的表示拆分為兩部分：mask的形狀和mask的大小，用固定大小的圖像特征表示mask的形狀，用二維向量表示mask的大小（高和寬）。以上兩個信息都同時可以由物體中心點的表示得到。如圖3所示，P表示由backbone網(wǎng)絡(luò)提取的圖像特征，shape和size表示預(yù)測以上兩個信息的分支。用Fshape(大小為H x W x S x S）表示shape分支得到的特征圖，Fsize(大小為H x W x 2)表示size分支得到的特征圖。假設(shè)某個物體的中心點位置為(x,y)，則該點的shape特征為Fshape(x,y)，大小為1 x 1 x S x S，將其reshape成S x S大小的二維平面矩陣；該點的size特征為Fsize(x,y)，用h和w表示預(yù)測的高度和寬度大小，將上述二維平面矩陣resize到h x w的大小，即得到了該物體的LocalShape表示。

3. Global Saliency 生成

盡管上述Local Shape表示可以生成每個實例的mask，但是由于該mask是由固定大小的特征resize得到，因此只能描述粗糙的形狀信息，不能較好的保留空間位置（尤其是物體邊緣處）的細(xì)節(jié)。如何從固定大小的特征中得到精細(xì)的空間位置信息是實例分割面臨的普遍問題，不同于其他采用復(fù)雜的特征對齊操作來應(yīng)對此問題的思路，我們采用了更為簡單快速的方法。啟發(fā)于語義分割領(lǐng)域直接對全圖進(jìn)行精細(xì)分割的思路，我們提出預(yù)測一張全局大小的顯著圖來實現(xiàn)特征的對齊。平行于Local Shape分支，Global Saliency分支在backbone網(wǎng)絡(luò)之后預(yù)測一張全局的特征圖，該特征圖用于表示圖像中的每個像素是屬于前景（物體區(qū)域）還是背景區(qū)域。

實驗結(jié)果

1. 可視化結(jié)果

為了驗證本文提出的Local Shape和Global Saliency兩個分支的效果，我們對獨立的分支進(jìn)行了分割結(jié)果的可視化，如圖4所示。其中(a)表示只有Local Shape分支網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果，可以看到，雖然預(yù)測的mask比較粗糙，但是該分支可以較好的區(qū)分出不同的物體。(b)表示只有Global Saliency分支網(wǎng)絡(luò)輸出的結(jié)果，可以看到，在物體之間不存在遮擋的情形下，僅用Saliency分支便可實現(xiàn)物體精細(xì)的分割。?表示在復(fù)雜場景下CenterMask的表現(xiàn)，從左到右分別為只有Local Shape分支，只有Global Saliency分支和二者同時存在時CenterMask的分割效果。可以看到，在物體之間存在遮擋時，僅靠Saliency分支無法較好的分割，而Shape和Saliency分支的結(jié)合可以同時在精細(xì)分割的同時實現(xiàn)不同實例之間的區(qū)分。

2. 方法對比

CenterMask與其他方法在COCO test-dev數(shù)據(jù)集上的精度(AP)和速度(FPS)對比見圖5。其中有兩個模型在精度上優(yōu)于我們的方法：two-stage的Mask R-CNN和one-stage的TensorMask，但是他們的速度分別大約4fps和8fps慢于我們的方法。除此之外，我們的方法在速度和精度上都優(yōu)于其他的one-stage實例分割算法，實現(xiàn)了在速度和精度上的均衡。CenterMask和其他方法的可視化效果對比見圖6。

除此之外，我們還將提出的Local Shape和Global Saliency分支遷移至了主流的one-stage目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)FCOS，最終的實驗效果見圖7。最好的模型可以實現(xiàn)38.5的精度，證明了本方法較好的適用性。

未來展望

首先，CenterMask方法作為我們在one-stage實例分割領(lǐng)域的初步嘗試，取得了較好的速度和精度的均衡，但是本質(zhì)上仍未能完全脫離目標(biāo)檢測的影響，未來希望能夠探索出不依賴box crop的方法，簡化整個流程。其次，由于CenterMask預(yù)測Global Saliency的思想啟發(fā)自語義分割的思路，而全景分割是同時融合了實例分割和語義分割的任務(wù)，未來希望我們的方法在全景分割領(lǐng)域也能有更好的應(yīng)用，也希望后續(xù)有更多同時結(jié)合語義分割和實例分割思想的工作被提出。

更多細(xì)節(jié)見論文：CenterMask: single shot instance segmentation with point representation

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• [11] Chen, Xinlei, et al. “Tensormask: A foundation for dense object segmentation.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2019.

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的美团无人配送CVPR2020论文CenterMask解读的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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