《Efficient Regional Memory Network for Video Object Segmentation》论文阅读笔记

《Efficient Regional Memory Network for Video Object Segmentation》论文阅读笔记

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2103.12934.pdf
GitHub地址:https://haozhexie.com/project/rmnet

1.摘要

最近,一些基于时空记忆的网络表明,过去帧中的物体线索(如视频帧以及分割后的物体掩码)对于分割当前帧中的物体很有用。然而,这些方法都是以全局到全局(Global-to-Global Matching)的方式对当前帧和过去帧和过去帧之间进行匹配的,这就会导致相似目标的错误匹配和高复杂的计算量。为了解决这个问题,作者提出从局部到局部(Local-to-Local Matching)的方式匹配当前帧和过去帧 用于半监督视频分割任务中(semi-supervised VOS),并命名为Regional Memory Net- work (RMNet)。
这篇论文的方法可以看作是在《Video Object Segmentation using Space-Time Memory Networks》(这篇文章的思想可以点击链接进行查看)文章的基础上进行的改进。主要改进有两个方面:1.时空记忆模块只保存目标区域;2.当前帧和之前帧之间的匹配计算只计算目标所在区域,文章中确定目标区域使用框的方式,类似于目标检测中的检测框完成的;3.时空记忆模块只保存前一帧的结果(应该是这样),4.增加一个TinyFlowNet生成光流信息用于将前一帧的mask转换到当前帧。

Global-to-Global的错误匹配示例和Local-to-Local可以正确匹配的示例如下

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