论文笔记之 Dynamic Video Segmentation Network

最新推荐文章于 2022-12-15 00:10:39 发布

原创最新推荐文章于 2022-12-15 00:10:39 发布 · 1.4k 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

CV/DL 同时被 2 个专栏收录

10 篇文章

订阅专栏

论文笔记

6 篇文章

订阅专栏

本文提出了一种改进的动态视频分割网络，通过自适应关键帧选取策略和决策网络提高视频识别效率。策略基于视频帧间区域变化，利用决策网络判断是否为关键区域，减少不必要的计算，实现了精度与速度的良好平衡。

论文笔记之 Dynamic Video Segmentation Network）

1，本文解决的问题

本文是对DFF[30]的改进。改进了DFF的关键帧选取策略。关于DFF的论文笔记，请见论文笔记之 Deep Feature Flow for Video Recognition

2，本文采用的策略

2.1，策略依据

作者观察到，视频中邻近帧往往有很大一部分相同的区域，如图Figure1所示：

在这里插入图片描述
作者观察到，如果场景中移动目标很少，那么邻近帧的差别就很小，反之差别很大，如图Figure2。对于前者Figure2(a)，可以重用在邻近帧提取的特征，然后用尽可能少的计算(Shallower CNN)更新这些特征，对于后者Figure2(b)，则要准确计算(Deeper CNN)。
在这里插入图片描述
基于以上观察，作者提出了自适应关键帧选取策略。

2.2，自适应关键帧选取策略adaptive key frame scheduling policy：

作者设计了一个**决策网络decision net-work (DN)**来判定keyframe，DN是本文的关键
准确来说，是key region 而不是key frame。作者首先将一张图划分成若干个区域输入到DN，输出expected confidence score。
基于expected confidence score将某个区域送到segmentation network还是 flow network。如果某区域的expected confidence score超过设定的阈值，则将该区域送到 flow network。反之送入segmentation network计算mask，并将其作为新的关键区域。
阈值设定越高，fps越低，精度越高。我们可以选取不同的阈值，从而调整fps。

在本策略中有三个“超参数”：
    1，图像的划分方式
    2，区域边界的重叠大小
    3，DN的结构。这是作者的说法，其实是将哪一层的特征输入到DN。因为输入DN的其实不是原图，而是Flow network的中间层输出。

2.3，决策网络decision net-work：

DN的输入是flow network的中间层特征。
DN的结构如下：
由一个卷积层和3个全连接层构成
在这里插入图片描述

那为什么要基于区域而不是基于整张图片处理呢？
1，如前所述，作者观察到两张连续图片往往有一部分相似，有一部分区域不同，如图Figure1所示，因此基于区域更加准确。这一点也在实验中得到了验证，如图Figure5：
注：confidence score不是DN的预测值，是DN的真值。即该区域通过flow network的结果和通过segmentation预测的结果的IOU。
在这里插入图片描述

3，实验：

3.1，整体有效性实验：

采用了三个模型作为实验的baseline：DeepLab-Fast, PSPNet, and DeepLab-v2
DeepLab-Fast是DeepLab-v2 [6]的一个修改版本，PSPNet和DeepLab-v2分别是reproduce了PSPNet [8] 和DeepLab-v2 [6]得到的。所谓reproduce是：移除了 CRF, multi-scale inferencing, and slidingwindow segmentation。目的是加快速度。

采用[35]的FlowNet2-S和FlowNet2-s作为本文模型的flow network。

将图像划分为若干区域时，区域边界互相重叠64个像素。

结果表Table1所示：
其中：t表示阈值
在这里插入图片描述精度-速度-阈值关系见图Figure8:
注：每条曲线上的点表示不同的阈值取值。

3.2，自适应关键帧选取策略有效性实验：

实验结果见图Figure9:
在这里插入图片描述其中：
Frame difference是直接在原图上计算灰度差别，见公式(2)。
Flow magnitude是计算平均光流尺度，见公式(3)

在这里插入图片描述
结果验证了自适应关键帧选取策略的有效性，同时也证明直接在原图上比较区别是不靠谱的，其实我觉得这是显然的。

3.3，DN的多种结构实验：

我们采用了图Figure7的多种结构:
在这里插入图片描述即将分别给DN不同的输入，结果见表Table2：

3.4，不同的区域划分实验：

结果见表Table3：
在这里插入图片描述
Spatial W arping/Segmentation表示送入Flow Net和送入Segmentation Net的区域数量之比。显然数值越大越好。结果表明2x2划分最好。

3.4，区域边界重叠部分大小实验：

见图Figure10：
在这里插入图片描述
在精度达到70左右时，曲线饱和，再增大重叠区域不能很好的提高精度，反而时计算量快速增加。

4，参考文献：

[6] L.-C. Chen, G. Papandreou, I. Kokkinos, K. Murphy, andA. L. Yuille, “Deeplab: Semantic image segmentation withdeep convolutional nets, atrous convolution, and fully con-nected CRFs,”IEEE Trans. Pattern Analysis and MachineIntelligence (TPAMI), Apr. 2017. 1, 2, 3, 6
[8] H. Zhao, J. Shi, X. Qi, X. Wang, and J. Jia, “Pyramid sceneparsing network,” inProc. IEEE Conf. Computer Vision andPattern Recognition (CVPR), pp. 6230-6239, Jul. 2017. 1, 2,3,
[30] X. Zhu, Y. Xiong, J. Dai, L. Yuan, and Y. Wei, “Deep featureflow for video recognition,” inProc. IEEE Conf. ComputerVision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 4141-4150, Jul.2017. 1, 2, 3, 4, 6, 7
[35] E. Ilget al., “FlowNet 2.0: Evolution of optical flow esti-mation with deep networks,” inProc. IEEE Conf. ComputerVision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 1647-1655, Jul.2017. 2, 3, 6