Hierarchical Graph Pattern Understanding for Zero-Shot VOS

📄 arXiv: 2312.09525v1 📥 PDF

作者: Gensheng Pei, Fumin Shen, Yazhou Yao, Tao Chen, Xian-Sheng Hua, Heng-Tao Shen

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-15

备注: accepted by IEEE Transactions on Image Processing

期刊: IEEE Transactions on Image Processing 2023

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出层级图模式理解网络HGPU，用于解决零样本视频目标分割中光流失效问题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 零样本学习 视频目标分割 图神经网络 光流 层级图

📋 核心要点

  1. 现有基于光流的视频分割方法依赖光流质量，光流估计失败会导致性能显著下降。
  2. HGPU利用图神经网络捕获结构关系的能力，通过层级图模式理解增强目标帧邻居的高阶表示。
  3. HGPU在DAVIS-16、YouTube-Objects等四个数据集上取得了当前最佳的零样本视频目标分割性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的层级图神经网络（GNN）架构，称为层级图模式理解（HGPU），用于零样本视频目标分割（ZS-VOS）。现有方法严重依赖光流，当光流估计在特定场景中失败时，性能会显著下降。HGPU利用GNN捕获结构关系的能力，创新性地利用运动线索（即光流）来增强目标帧邻居的高阶表示。具体而言，引入了一个具有消息聚合的层级图模式编码器，以顺序方式获取不同级别的运动和外观特征。此外，设计了一个解码器，用于分层解析和理解转换后的多模态上下文，以实现更准确和鲁棒的结果。HGPU在四个公开基准数据集（DAVIS-16、YouTube-Objects、Long-Videos和DAVIS-17）上实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：零样本视频目标分割（ZS-VOS）旨在分割视频中未见过的对象，而无需任何训练样本。现有方法，特别是基于光流的方法，在光流估计不准确或失败时，性能会急剧下降。光流的质量直接影响分割结果，缺乏鲁棒性。

核心思路：本文的核心思路是利用图神经网络（GNN）来建模视频帧之间的结构关系，从而弥补光流信息不足或错误带来的影响。通过构建层级图，并利用消息传递机制，可以有效地聚合来自相邻帧的运动和外观信息，从而增强目标帧的表示，提高分割的准确性和鲁棒性。

技术框架：HGPU的整体架构包含两个主要模块：层级图模式编码器和解码器。编码器负责构建层级图，并利用消息传递机制聚合不同层次的运动和外观特征。解码器则负责分层解析和理解编码器输出的多模态上下文，最终生成分割结果。具体流程为：首先提取视频帧的特征和光流信息，然后构建层级图，通过编码器进行特征聚合，最后通过解码器生成分割掩码。

关键创新：HGPU的关键创新在于提出了层级图模式理解（Hierarchical Graph Pattern Understanding）的思想，并将其应用于零样本视频目标分割。通过构建层级图，可以有效地捕捉视频帧之间的长期依赖关系，从而提高分割的鲁棒性。此外，HGPU还创新性地利用光流信息来增强图神经网络的表示能力。

关键设计：层级图的构建方式是关键设计之一，论文中具体如何构建层级图（例如，如何选择节点和边，如何定义边的权重）未知。消息传递机制的具体实现方式，包括消息聚合函数和更新函数，也是重要的技术细节。此外，解码器的结构和损失函数的设计也会影响最终的分割性能。具体参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中可能有所描述，但此处无法得知。

📊 实验亮点

HGPU在四个公开数据集上取得了最先进的零样本视频目标分割性能，证明了其有效性和鲁棒性。具体的性能提升幅度需要查阅论文原文才能得知。该方法尤其在光流质量较差的场景下表现出色，验证了其对光流失效问题的解决能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能视频监控、自动驾驶、视频编辑等领域。例如，在智能监控中，可以自动分割视频中的可疑目标，提高监控效率。在自动驾驶中，可以准确分割道路上的车辆和行人，提高驾驶安全性。在视频编辑中，可以方便地对视频中的特定对象进行编辑和处理。

📄 摘要（原文）

The optical flow guidance strategy is ideal for obtaining motion information of objects in the video. It is widely utilized in video segmentation tasks. However, existing optical flow-based methods have a significant dependency on optical flow, which results in poor performance when the optical flow estimation fails for a particular scene. The temporal consistency provided by the optical flow could be effectively supplemented by modeling in a structural form. This paper proposes a new hierarchical graph neural network (GNN) architecture, dubbed hierarchical graph pattern understanding (HGPU), for zero-shot video object segmentation (ZS-VOS). Inspired by the strong ability of GNNs in capturing structural relations, HGPU innovatively leverages motion cues (\ie, optical flow) to enhance the high-order representations from the neighbors of target frames. Specifically, a hierarchical graph pattern encoder with message aggregation is introduced to acquire different levels of motion and appearance features in a sequential manner. Furthermore, a decoder is designed for hierarchically parsing and understanding the transformed multi-modal contexts to achieve more accurate and robust results. HGPU achieves state-of-the-art performance on four publicly available benchmarks (DAVIS-16, YouTube-Objects, Long-Videos and DAVIS-17). Code and pre-trained model can be found at \url{https://github.com/NUST-Machine-Intelligence-Laboratory/HGPU}.