paper: Mask-Free Video Instance Segmentation
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一般模型学instance segmentation都是要有mask标注的，
不过mask标注既耗时又枯燥，所以paper中仅用目标框的标注来实现实例分割。

主要针对视频的实例分割。
之前也有box-supervised实例分割，不过是针对图像的，用在视频中精度不是很高，
作者分析视频的特点是图像是连续的，那就是说同一目标区域在连续的帧中应该属于一个mask label.

理论是时间连续性，一个视频是由多个图片组成的连续的画面，目标的变化也是渐变的。
t+1时刻的帧 与 t时刻对应的区域，像素如果属于同一目标或者背景，那么就应该有相同的mask.
这种找连续画面的对应区域，流行的是用光流法。

不过光流法面临2个问题：
1.不稳定，在有遮挡（找不到），没有明显的纹理（未定义），或者是只有一个边缘（模棱两可）时。
2. SOTA光流法用了深度网络，计算量内存量很大。

paper中定义了temporal KNN-patch loss(TK-loss)
简要介绍一下TK-loss，对于每一个目标patch, 在相邻帧找到matching score最高的前K个匹配。
对K个匹配都计算loss。

和光流法的区别是，光流法是1对1匹配，而TK-loss是1对K匹配。
K可以是0，比如遮挡的情况，也可以是K>=2, 比如天空，地面这种纹理不丰富的情况。
当K>=2时，可能多个patch都属于同一目标或者背景。
此方法计算量不大，而且没有需要学习的参数。

计算TK-loss有4个步骤，如下图

步骤1：
候选patch。
一个N * N的patch, 假设它的中心点坐标为p=(x, y)， $X_p^t$表示第 t 帧以p为中心点的N * N patch.
现要找到 $\hat{t}$ 帧与$X_p^t$对应的patch(中心点)
中心点的位置可在以p为中心，半径R内的区域选取（有点像模板匹配中的local search），
加速措施的所有target image同时做这个窗口搜索。

步骤2：
K个匹配。
匹配肯定要计算距离，paper中用的是L2距离，

选取距离最小的K个匹配。
这K个匹配里面可能还有距离不够小的，这时用一个阈值再过滤一次，把距离>=阈值D的过滤掉。
剩下的就是要求的

步骤3：
一致性loss。
当匹配的patch不属于一个mask时，就会带来损失。
令$M_p^t$为预测的二值mask值(0,1), 位置p, 第 t 帧。
如果(p,t) 与它的对应patch 不一致，就会有loss.

其中

可以看出，在匹配点的mask值都是0或都是1时，log里面是1，整体的loss是0，也就是说匹配点一致时不会带来损失。

步骤4：
Cyclic Tube连接
tube是指包含了一个时间序列的帧数的管道，设有T帧。
每次要计算一个tube里面所有帧的loss. 用循环(cyclic)的方式。

这里一个时间通道用5帧，shuffle过。
蓝色表示两两帧之间都计算loss。
红色是cyclic连接，最后一帧和第一帧计算loss, 其他的计算相邻帧的loss.

训练

以往的实例分割训练都需要mask的标注，paper中不用mask标注，只用box 标注。
那么就不能像计算mask loss那样用到预测mask和gt mask.
作者用了BoxInst中的两个损失函数来替代mask loss.
box映射损失$L_{proj}$和相邻像素的损失$L_{pair}$.

其中映射损失为

用的是dice loss, 因为作者发现cross-entropy会导致大的object损失比小的object要大。
这里计算loss时忽略标签。

相邻像素的损失$L_{pair}$主要依据是认为同一帧颜色相近的相邻像素应该属于同一物体。

不过一张图像上那么多点，公式上看pi是属于目标框内的点，不过pj怎么选呢，这里没说。
BoxInst中指出是周围的8个点（要间隔一个点）。

BoxInst中loss就是简单地把2者结合起来：

而paper中作者加了一个权重，得到空间loss：

还有一个时间上的loss, 就是前面提到的TK-loss. 把空间loss和时间loss结合起来得到最终的损失函数：

回忆一下TK-loss $L_{temp}$,

取T帧的时间通道，计算相邻两帧的loss, 最后一帧和第一帧计算loss.

loss如下：

遍历一帧图像内所有点，设其中一点为p，找半径R范围内的点作为匹配点的候补，以每个点为中心求N * N patch的L2距离。
找到前K个距离最小的候补点，去掉距离<D的候补点，剩下的就是匹配点。
然后计算匹配点的mask是否一致。

一帧所有的点算完后，按cyclic的顺序计算一个时间通道内所有帧的loss叠加.

$L_{temp}$的算法流程如下：

总结

把实例分割方法中的mask loss替换成paper中的$L_{seg}$，就能实现只有box标注下的video实例分割。

所以，认为本文其实是改进了BoxInst损失函数，考虑video图片连续性的特点，在BoxInst的基础上加上了时间损失$L_{temp}$。
paper中的时间损失$L_{temp}$是针对video场景的 ，如果单纯是图片的实例分割，图片没有连续性，就不适用。

实验数据参照paper