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【PolyTransform】《PolyTransform:Deep Polygon Transformer for Instance Segmentation》

热度:73   发布时间:2024-02-06 12:40:48.0

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CVPR-2020


文章目录

  • 1 Background and Motivation
  • 2 Related Work
  • 3 Advantages / Contributions
  • 4 Method
    • 4.1 Instance Initialization
    • 4.2 Feature Extraction Network
    • 4.3 Deforming Network
    • 4.4 Polygon Transforming Loss
  • 5 Experiments
    • 5.1 Datasets
    • 5.2 Instance Segmentation
  • 6 Conclusion(own)


1 Background and Motivation

实例分割方法的目标是识别场景中所有可计数的目标,并为每个目标生成一个 mask。

借助实例分割,我们可以更好地理解场景,设计能够完成复杂操作任务的机器人系统,改进自动驾驶汽车的感知系统。

目标的 wide variability in the scale and appearance 以及遮挡和运动模糊给实例分割任务带来了极大的挑战

目前,大多数方法是基于 two-stage process 来做实例分割的,也即先目标检测(锁定你的大概范围),然后在检测的框框内进行分割(让你显形)!这类方法是能很好的处理诸如目标被遮挡的问题,缺点是这类方法可能会 over-smoothed failing to capture fine-grained details(也就是分割结果过于圆润,没有棱角,不能很好描述物体边界,比如要分割五角星,你的预测是五角星五个顶点围起来的圆形)

另外一种思路是,利用 interactive annotation(polygon-based methods) 的方法(标注图片的 annotation 的方法),这类方法利用多边形来更好地捕捉目标的几何形状,而不是把实例分割当作 pixel-wise labeling task。此方法,可获得更为精确的 mask,以及更快速的 annotation 过程,因为可以在预测多边形顶点的偏移,来调整 mask,缺点是,这类方法处理遮挡导致不连通的目标时往往效果不好

作者融合上述两类方法,取长补短,提出了 PolyTransform 实例分割方法

2 Related Work

  • Proposal-based Instance Segmentation
  • Proposal-free Instance Segmentation
  • Interactive Annotation

3 Advantages / Contributions

ranks 1st on the Cityscapes test-set leaderboard

4 Method

在语义分割网络的基础上,提初始 mask 和 bbox,上面分支从 mask 中提轮廓,以一定间隔取点后,用 CoordConv 的形式融入到 bbox 经过 FPN 提取出的特征图中(下面分支),配合 STN 和 self-attention 预测出多边形每个顶点的偏移量
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deforming network,预测多边形每个顶点的位移

4.1 Instance Initialization

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先用分割方法提取 mask,根据 mask,一方面裁剪并 resize 矩形框(分割方法要是预测出了框就用分割方法预测的框,上图向下箭头,resize 成 512x512),另一方面利用 opencv 中的 findcontour 方法来从 mask 中提取轮廓(上图向右箭头)

findcontour 方法参考 提取轮廓的原理和代码实例,来自论文《Topological structural analysis of digitized binary images by border following》

根据提取出来的轮廓,每隔10个 pixel 初始化一个顶点,形成 polygon init
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4.2 Feature Extraction Network

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上图中间网络结构部分,目的是 learn strong object boundary features,具体的网络结构如下图所示

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是 FPN 结构(参考 【FPN】《Feature Pyramid Networks for Object Detection》),最后把各个 level 的结果 concatenate 起来了

4.3 Deforming Network

1)Vertex embedding
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用 CoordConv 网络引入坐标特征,channel 从 320 变成了 322,CoordConv 更详细的结构如下图所示

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这个 CoordConv 方法本身有一定的戏剧色彩,八卦的同学可以参考 要拯救CNN的CoordConv受嘲讽,翻译个坐标还用训练?

然后用 STN 网络,进行特征的一个采样,把 HxWx322 的特征,采样为 N*322 的 vector z z
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参考 论文笔记:空间变换网络(Spatial Transformer Networks)

2)Deforming network

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对于初始化的多边形轮廓,我们修改一个顶点的坐标,两个相连的边也随之移动。这些边的移动取决于相邻顶点的位置!因此,每个顶点必须知道它的邻居,并需要一种方法来相互通信,以减少不稳定和重叠的行为。(比如上面的图,改变黑色顶点的位置,如果不知道相邻顶点的具体位置,很容易改变顶点后出现了重叠行为,显然这是我们不想看到了)

作者通过 self-attending Transformer network——来自《Attention is all you need》,来学习顶点的依赖关系(权重)。具体如下

输入 z z (N*322 的 vector ),通过 self-attending Transformer network 可以得到 Query,Key,Value, Q ( z ) Q(z) K ( z ) K(z) V ( z ) V(z) ,参考 【MoCo】《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》,然后用下面公式计算出顶点之间的权重

公式如下

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其中 d k d_k 是 Q 和 K 的 dimension

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什么意思呢,就是当前点和其它点的关系(权重),我可以用上述 attention 公式中 QK 计算出来,然后和 V 加权在一起,形成预测,相比于没有 self-attention 的网络,有 self-attention 的网络可以学习到不同顶点之间的关系!不是孤立的预测,而是学一个和不同顶点之间关系的权重,然后配合其他顶点共同预测(预测的是顶点的偏移量)

下面是一个更形象的例子,如果计算每个框框和标签之间的关系(对标签的贡献度),叫 attention,如果计算每个框框之间的关系(关联度,权重),叫 self-attention!所以本文计算顶点与顶点之间的关系,用的是 self-attention
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4.4 Polygon Transforming Loss

1)Chamfer Distance loss

polygon P P closer to the ground truth polygon Q Q
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p p and q q are the rasterized edge pixels(栅格化的边像素点) of the polygons P P and Q Q

第一项,是预测的多边形任意一点,到GT最小距离的和
第二项,是GT上任意一点,到预测的多边形最小距离的和

目的就是让预测出的多边形和 GT 尽可能的逼近

参考 Chamfer Distance–倒角距离

2)the standard deviation loss

防止顶点的偏移过大
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e ˉ \bar{e} 表示边的平均长度, e e 表示边的长度, n n 应该是边的个数

5 Experiments

5.1 Datasets

  • Cityscapes:1024 × 2048

5.2 Instance Segmentation

1)Instance Initialization

采用的是 UPSNet 实例分割方法,配合 WideResNet38 主干网络(参考 【WRNs】《Wide Residual Networks》)

2)Comparison to SOTA
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榜首
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3)Robustness to Initialization

对比用不同初始化分割方法的结果
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DCN 是 deformable convolution network
PANet 应该值得是改进了 FPN 结构

6 Conclusion(own)

  • 从 mask 中提轮廓,用到了 opencv 库
  • CoordConv 具体细节
  • STN 方法细节
  • self-attention 来计算顶点之间的关系,更有利于预测顶点的偏移
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