【深度学习】Panoptic FCN：真正End-to-End的全景分割

黄博的机器学习圈子

发布于 2021-04-16 12:33:38

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发布于 2021-04-16 12:33:38

在计算机视觉中，所有视觉可见的事物都可以描述成thing和stuff两种形式(thing指的是可数物体如人、动物、工具，stuff指的是具有相似结构或材料的非晶态区域如草、天空、道路)，从而延申出了两类经典的计算机视觉任务：语义分割和实例分割。其中语义分割的任务是预测每个像素点的语义类别(即预测stuff)，而实例分割的任务是预测每个实例物体包含的像素区域(即预测thing)，分别如上图b和c所示。然而从图片中可以看出，语义分割和实例分割都不足以完备的描述出一副图像中的视觉信息，2019年FAIR首次提出全景分割的概念，全景分割任务需要同时预测出每个像素点赋予类别Label和实例ID(即同时预测thing和stuff，如图d所示)，如果能够很好的解决全景分割任务，那么就能够完备的描述出一幅图像的视觉信息，对于无人驾驶、VR等场景来说，完备的场景解析是非常有意义的。

下面主要先介绍一下全景分割的一些主要指标，然后回顾一下之前流行的box-based和box-free的全景分割算法(以Panoptic FPN和DeeperLab为例)，最后重点讲一下中2021CVPR Oral的Panoptic FCN，个人认为是目前真正意义上的第一个End-to-End全景分割，非常精彩！

01 评价指标

FAIR为全景分割设计了新的评价标准 PQ (panoptic segmentation) 、SQ ( segmentation quality)、RQ (recognition quality) ，计算公式如下：

其中，RQ是检测中应用广泛的 F1 score，用来计算全景分割中每个实例物体识别的准确性，SQ 表示匹配后的预测 segment与标注 segment 的 mIOU，如下图所示，只有当预测 segment 与标注 segment 的 IOU 严格大于 0.5 时，认为两个 segment 是匹配的。

从上面的公式能够看到，在预测与标注匹配后的分割质量 SQ 计算时，评价指标PQ只关注每个实例的分割质量，而不考虑不同实例的大小，即大物体与小物体的分割结果对最终的PQ结果影响相同。然而在一些应用场景中更关注大物体的分割结果，如肖像分割中大图的人像分割、自动驾驶中近距离的物体等，于是进一步提出了 PC (Parsing Covering) 评价指标，计算公式如下：

其中，分别表示对应类别的预测 segments 与真实 segments，

表示对应类别的实例在真实标注中像素点数量，表示类别为i的真实标注像素点总和。通过对大的实例物体赋予更大的权重，使评价指标能够更明显地反映大物体的分割指标。

02 Panoptic FPN

Panoptic FPN是全景分割box-based的经典方法，box-based的全景分割基本都跟Panoptic FPN非常类似，这里以Panoptic FPN为例，介绍一下box-based的全景分割常规做法。

如上图所示，Panoptic FPN使用FPN作为backbone部分，来提取多尺度的语义信息，然后后续接一个instance segmentation branch，来预测instance，实际上fpn+instance segmentation branch等同于mask rcnn，其中instance segmentation branch由一个box branch和一个instance branch组成，instance的预测过程是先通过box branch预测出box，然后通过预测box的范围在instance branch预测出instance，这就是box-based全景分割的由来。Panoptic FPN在mask rcnn的基础上再增加一个semantic segmentation branch，来预测出semantic。instance segmentation branch和semantic segmentation branch的输出分别对应thing和stuff。

另外由于box-based的全景分割通过两个branch分别预测thing和stuff，会导致出现两个branch预测结果有重合区域，需要引入后处理过程来去重。Panoptic FPN设计的后处理过程和NMS很类似：

(1)根据不同实例的置信度来去除重叠部分

(2)以实例优先原则去除实例和语义分割输出之间的重叠部分

(3)去除stuff标记为“其他”或者给定面积阈值下的区域

之后的box-based全景分割算法大多数都是围绕着如何改进后处理还有不同branch如何进行信息融合进行的。但是无论怎么改进，box-based的全景分割存在一个天然的缺陷，最终的预测结果主要取决于box branch的预测精度，并且box branch的feature map尺寸受限制。

03 DeeperLab

DeeperLab是全景分割box-free的经典方法，去除了类似Panoptic FPN的box预测部分，直接预测出thing和stuff。相比Panoptic FPN等方法，去除了box branch预测精度的影响，并且能在更大feature map上进行全景分割。

DeeperLab包含Encoder、Decoder 和 Prediction 三个部分，其中，Encoder 和 Decoder 两个部分是参数共享的。在Encoder部分，末尾使用了ASPP模块来增加特征表达能力；在Decoder部分，通过使用S2D和D2S模块来高效的融合不同尺度的特征。

为了得到目标实例预测，作者使用基于关键点的方法，在 object instance segmentation branch，同时预测了 keypoint heatmap、long-range offset map、short-range offset map和middle-range offset map四种输出，得到像素点与每个实例关键点之间的关系，并依此融合形成类别未知的不同实例，另外semantic segmantion branch预测出语义信息，最后结合两个branch输出得到全景分割的结果。

04 Panoptic FCN

上述的以Panoptic FPN为代表的box-based全景分割还有以DeeperLab为代表的box-free全景分割都是将thing和stuff拆分成两个branch来进行预测的，这必然会引入更多的后处理还有设计不同branch信息融合的操作，整个系统显的即冗余又复杂。个人认为Panoptic FCN是真正意义上的第一个end-to-end全景分割，通过将thing和stuff统一成特征描述子kernels来进行预测，同时省去了复杂后处理还有不同branch信息融合的操作，是全景分割发展历程中的集大成者。

Panoptic FCN主要由Kernel Generator、Kernel Fusion和Feature Encoder三个部分组成。Panoptic FCN先通过引入kernel generator来为thing和stuff生成kernel weights，然后通过kernel fusion对多个stage的kernel weights进行合并，feature encoder用来对高分辨率feature进行编码，最后将得到的kernels和编码feature卷积得到最终预测结果。

Kernel Generator

kernel generator由kernel head和position head两个branch构成，首先通过position head同时预测thing和stuff的位置(其中，thing通过预测center来定位和分类，stuff通过region来定位和分类)，然后根据thing和stuff的位置，从kernel head中产生kernel weights。这里有一个细节是，thing通过定位的点从kernel head对应的点抽取kernel weight，而stuff通过定位的区域mask和kernel head相乘得到kernel weight，这样子thing和stuff的kernel weight维度能够保持相同。

Kernel Fusion

kernel fusion将不同stage产生的kernel weights进行合并，保证thing的实例感知和stuff的语义一致性。简单来说通过对不同stage的kernel weights平均池化产生所有thing和stuff的kernel weights，然后通过阈值来去除相似的kernel weight，最后产生M个thing的kernel weights和N个stuff的kernel weights。具体细节可以看开源code。

Feature Encoder

feature encoder首先对高分辨率feature进行编码得到编码feature，然后用kernel fusion得到的M+N个kernel weights对encoded feature进行卷积，得到最终的预测结果，其中每个输出通道表示一个thing或者stuff的mask预测。和SOLO类似，Panoptic FCN的kernel head和feature encoder都引入了coord，有利于和position head特征进行位置对齐，对精度的提升非常大。

实验结果

最终得到的实验结果，速度和精度的平衡超过了之前的全景分割算法。