SAM 2: Segment Anything in Images and Videos
一、关键信息
1. SAM 2概述：
- SAM 2 是一种基础模型，设计用于在图像和视频中实现可提示的视觉分割。
- 该模型采用变压器架构和流式内存进行实时视频处理。
- 它在原始的Segment Anything Model（SAM）的基础上进行了改进，具备更高的准确性和速度。
2. 数据引擎和数据集：
- 创建了一个新的数据引擎，用于收集大规模视频分割数据集，即Segment Anything Video（SA-V）数据集。
- SA-V数据集包含3550万个掩码，涵盖50900个视频。
3. 可提示视觉分割（PVS）：
- PVS允许在任何视频帧上提供提示（点、框、掩码）以分割对象。
- 模型使用这些提示在整个视频中生成和优化分割掩码。
4. 模型架构：
- 图像编码器(Image Encoder)：基于MAE（Masked Autoencoders）和Hiera架构进行预训练，以提取帧嵌入。
- 记忆注意力(Memory Attention)：使用自注意力和交叉注意力机制，根据过去的帧和预测对当前帧特征进行调整。
- 提示编码器和掩码解码器（Prompt Encoder and Mask Decoder）：使用帧嵌入和提示对分割掩码进行解码。
二、摘要
这篇论文探讨了视频对象分割(VOS)的任务。VOS是一种计算机视觉任务，旨在从视频中提取和跟踪特定的目标对象。传统方法通常需要大量的标注数据和计算资源来训练模型，但本文提出了一种高效的新方法，显著提升了分割的速度和精度。
主要贡献包括：
- 提出的模型是一个简单的转换器架构，具有用于实时视频处理的流式内存。
- 视频分割中，有更高的准确性，交互更少。在图像分割方面，模型比 Segment Anything Model （SAM） 更准确，速度更快 6 倍。
- 建立了一个数据引擎，通过用户交互来改进模型和数据，以收集迄今为止最大的视频分割数据集。
实验结果显示，该方法在多个标准基准数据集上取得了优异的性能，证明了其在实际应用中的潜力。
三、引言
1. 背景
- SA模型在图像分割中取得成功，但图像只是静态快照，无法处理视频中的复杂动态。
- 视频数据在多媒体内容中占据重要位置，许多应用需要时间定位能力。
2. 视频分割的挑战：
- 视频中的实体会因运动、遮挡、光照变化等而改变外观。
- 视频质量通常低于图像，并且需要高效处理大量帧。
3. SAM 2模型的提出：
- SAM 2是一个统一的视频和图像分割模型，将图像视为单帧视频。
- 引入了可提示视觉分割（PVS）任务，扩展了图像分割的能力。
- 模型通过存储和利用对象的记忆，生成并校正视频中的分割掩码。
任务：可提示视觉分割（PVS）
允许用户在视频的任何帧上向模型提供提示（如点、边界框或预定义的掩码），用于帮助模型识别和分割感兴趣的对象。
模型
图像编码器：对于任意长视频的实时处理，采用流媒体方法，在视频帧可用时使用它们。图像编码器在整个交互过程中只运行一次，它的作用是提供表示每个帧的无条件标记(特征嵌入)。我们使用MAE (He et al.， 2022)预训练的Hiera (Ryali et al.， 2023;Bolya，2023)图像编码器，它是分层的，允许在解码过程中使用多尺度特征。
记忆注意力（Memory Attention）：记忆注意力的作用是将当前帧特征与过去的帧特征、预测以及任何新的提示条件起来。我们堆叠了L个变换器块，第一个块将当前帧的图像编码作为输入。每个块执行自注意力操作，然后执行跨注意力操作，将（提示/未提示）帧的记忆和对象指针存储在记忆池中，最后是一个多层感知器（MLP）。我们使用基本的注意力操作（self-attention和cross-attention），这样我们就可以从高效注意力核的最新发展中受益（Dao, 2023）。
提示编码器和掩码解码器: 我们的提示编码器与SAM的相同，可以通过点击(正或负)、边界框或蒙版来提示，以定义给定帧中对象的范围。稀疏提示由位置编码表示，并对每种提示类型的学习嵌入求和，而掩码则使用卷积嵌入并使用帧嵌入求和。我们的解码器设计很大程度上遵循SAM。我们堆叠“双向”变压器块来更新提示符和框架嵌入。与SAM中一样，对于可能存在多个兼容目标掩码的模糊提示(即，一次单击)，我们预测多个掩码。这种设计对于确保模型输出有效掩码非常重要。在视频中，模糊性可以跨视频帧扩展，该模型预测每帧上的多个掩码。如果没有后续提示解决歧义，则模型仅传播具有当前帧的最高预测IoU的掩码。与SAM不同的是，在给定积极提示的情况下，总是有一个有效的对象可以分割，而在PVS任务中，在某些帧上可能没有有效的对象存在(例如由于遮挡)。为了解释这种新的输出模式，我们添加了一个额外的头部，用于预测感兴趣的对象是否出现在当前帧中。与SAM的另一个区别是，我们使用分层图像编码器的跳过连接(绕过 memory attention)来合并高分辨率信息用于掩码解码。
记忆编码器(Memory encoder)：记忆编码器通过使用卷积模块对输出掩码进行下采样，并对其进行元素级相加，生成记忆，然后通过轻量级卷积层将信息融合在一起。
记忆银行(Memory bank)：记忆银行通过维护最多N个最近帧的FIFO队列和最多M个触发帧的FIFO队列来存储关于目标对象在视频中过去预测的信息。例如，在VOS任务中，初始掩模是唯一的触发帧，记忆银行会始终保留第一帧的记忆以及最多N个未触发帧的记忆。两组记忆都以空间特征图的形式存储。除了空间记忆外，我们还基于每帧掩码解码器输出的标记（Meinhardt等人，2022）存储一个对象指针列表，用于表示要分割的对象的高层语义信息。我们的记忆注意力机制同时关注空间记忆特征和这些对象指针。我们将时间位置信息嵌入到最近的N个帧的记忆中，使模型能够表示短期物体运动，但不会嵌入到提示帧的记忆中，因为提示帧的训练信号较稀疏，而且很难将它推广到推理设置中，因为提示帧可能来自与训练期间所见完全不同的时间范围。
训练:该模型是同时在图像和视频数据上进行训练的。类似于之前的工作（Kirillov 等人，2023；Sofiiuk 等人，2022），模拟了对模型的交互式提示。采样8帧的序列，并随机选择最多2帧进行提示，然后根据训练过程中使用的真实掩码块（masklet）和模型预测结果，以概率方式接收校正点击。训练任务是顺序地（并“交互式地”）预测真实掩码块。模型最初接收的提示可以是真实掩码（概率为0.5），从真实掩码中采样的一个正点击（概率为0.25），或者一个边界框输入（概率为0.25）。
