李飛飛團(tuán)隊(duì)新作SiamMAE：孿生掩碼自編碼器，刷榜視覺(jué)自監(jiān)督方法！

【導(dǎo)讀】只需一個(gè)簡(jiǎn)單操作擴(kuò)展MAE，即可實(shí)現(xiàn)自監(jiān)督學(xué)習(xí)新sota！

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，想要建立圖像和場(chǎng)景（scene）之間之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系是一項(xiàng)比較困難的任務(wù)，尤其是在存在遮擋、視角改變或是物體外觀發(fā)生變化的情況下。

最近，斯坦福大學(xué)李飛飛團(tuán)隊(duì)對(duì)MAE進(jìn)行擴(kuò)展，提出了孿生掩碼自編碼器SiamMAE（Siamese Masked Autoencoders）以學(xué)習(xí)視頻中的視覺(jué)對(duì)應(yīng)關(guān)系。

論文鏈接：https://siam-mae-video.github.io/resources/paper.pdf

先隨機(jī)采樣兩個(gè)視頻幀，并進(jìn)行非對(duì)稱掩碼操作；然后SiamMAE編碼器網(wǎng)絡(luò)對(duì)兩個(gè)幀進(jìn)行獨(dú)立處理，最后使用交叉注意層組成的解碼器來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)幀（future frame）中丟失的圖像塊。

通過(guò)對(duì)未來(lái)幀中的大部分（95%）圖像塊進(jìn)行掩碼，同時(shí)保持過(guò)去幀（past frame）圖像不變，SiamMAE促使網(wǎng)絡(luò)專注于物體運(yùn)動(dòng)，并學(xué)習(xí)以物體為中心的表征。

盡管整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)概念比較簡(jiǎn)單，但通過(guò)SiamMAE學(xué)習(xí)到的特征在視頻物體分割、姿勢(shì)關(guān)鍵點(diǎn)傳播和語(yǔ)義部分傳播任務(wù)上都優(yōu)于最先進(jìn)的自監(jiān)督方法。

SiamMAE在不依賴于數(shù)據(jù)增強(qiáng)、基于手工跟蹤的前置任務(wù)或其他技術(shù)來(lái)防止表征崩潰的情況下，實(shí)現(xiàn)了非常有競(jìng)爭(zhēng)力的性能。

孿生掩碼自編碼器

研究人員的目標(biāo)是開發(fā)一種自監(jiān)督的方法來(lái)學(xué)習(xí)對(duì)應(yīng)關(guān)系，主要是將掩碼自編碼器（MAE）模型擴(kuò)展到視頻數(shù)據(jù)中。

Patchify

給定具有L幀的視頻剪輯，首先隨機(jī)采樣兩個(gè)視頻幀，兩幀之間的距離通過(guò)從預(yù)定的potential frame gaps范圍中選擇一個(gè)隨機(jī)值來(lái)確定。

與原始ViT模型類似，通過(guò)將每個(gè)幀轉(zhuǎn)換為一系列不重疊的N×N個(gè)patch來(lái)拼接視頻幀。

最后，把位置嵌入加到線性投影上，并附加一個(gè)[CLS]標(biāo)記，需要注意的是沒(méi)有使用時(shí)序位置嵌入。

Masking

像圖像和視頻這樣的自然信號(hào)是高度冗余的，分別表現(xiàn)為空間和時(shí)空上的冗余。

為了創(chuàng)造一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的預(yù)測(cè)性自監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，MAEs隨機(jī)掩碼了75%的圖像patch，視頻數(shù)據(jù)的掩碼率提升到90%，并且對(duì)每幀都使用相同的掩碼率。

這種設(shè)計(jì)可以使網(wǎng)絡(luò)無(wú)法利用和學(xué)習(xí)到時(shí)間上的對(duì)應(yīng)關(guān)系，避免在對(duì)應(yīng)關(guān)系學(xué)習(xí)基準(zhǔn)上達(dá)到次優(yōu)性能。

研究人員認(rèn)為，不對(duì)稱的掩碼可以創(chuàng)造一個(gè)更有挑戰(zhàn)性的自監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，并且可以鼓勵(lì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)間上的相關(guān)性。

所以對(duì)于采樣的兩個(gè)視頻幀，對(duì)第一幀選擇不掩碼，對(duì)第二幀選擇掩碼95%，這樣就可以將整個(gè)過(guò)去幀（entire past frame）作為輸入，網(wǎng)絡(luò)只需要將其擴(kuò)散到未來(lái)中的適當(dāng)位置即可，可以促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)對(duì)物體運(yùn)動(dòng)進(jìn)行建模并關(guān)注物體的邊界。

為了進(jìn)一步增加任務(wù)的難度，兩個(gè)視頻幀之間具有更大的時(shí)間間隔，盡管可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)變得模糊，并可能產(chǎn)生多種合理的結(jié)果，但為第二幀提供少量的patch作為輸入，可以讓網(wǎng)絡(luò)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)變得更困難。

編碼器

研究人員探索了兩種不同的編碼器配置來(lái)處理輸入幀。

聯(lián)合編碼器（joint encoder）是圖像MAEs在一對(duì)視頻幀上的擴(kuò)展，把兩幀未掩碼的圖像patch串聯(lián)起來(lái)，然后輸入到標(biāo)準(zhǔn)的ViT編碼器中進(jìn)行處理。

孿生編碼器（siamese encoder）是用于比較實(shí)體的權(quán)重共享神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是對(duì)比表征學(xué)習(xí)方法的一個(gè)重要組件，用于對(duì)應(yīng)學(xué)習(xí)（corresponding learning）時(shí)通常需要一些信息瓶頸來(lái)防止網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的解決方案，如使用顏色通道dropout來(lái)迫使網(wǎng)絡(luò)避免依賴顏色來(lái)匹配對(duì)應(yīng)關(guān)系。

在這篇論文中，研究人員使用孿生編碼器來(lái)獨(dú)立處理兩幅圖像，使用非對(duì)稱掩碼作為信息瓶頸。

解碼器

編碼器的輸出通過(guò)線性層進(jìn)行投影，并加入帶有位置嵌入的[MASK] token，以生成對(duì)應(yīng)于輸入幀的所有token

研究人員探索了三種不同的解碼器配置：

聯(lián)合解碼器（joint decoder）在兩幀的token串聯(lián)上使用原版Transformer模塊，其主要缺點(diǎn)是對(duì)GPU內(nèi)存的需求大幅增加，特別是在使用較小的patch尺寸時(shí)。

交叉自解碼器（cross-self decoder）與原版Transformer模型的編碼-解碼器設(shè)計(jì)類似，每個(gè)解碼器塊由一個(gè)交叉注意力層和一個(gè)自注意力層組成，來(lái)自第二幀的token通過(guò)交叉注意力層與第一幀的token進(jìn)行注意力操作，然后通過(guò)自注意力層進(jìn)行相互融合。

可以注意到，交叉注意力層在功能上類似于自監(jiān)督對(duì)應(yīng)學(xué)習(xí)方法中經(jīng)常使用的affinity矩陣。

交叉解碼器（cross decoder）由交叉注意力層的解碼器塊組成，其中來(lái)自第二幀的token與來(lái)自第一幀的token進(jìn)行注意力操作。

最后，解碼器的輸出序列被用來(lái)預(yù)測(cè)掩碼圖像塊中的歸一化像素值，在解碼器的預(yù)測(cè)和真實(shí)值之間使用L2損失。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

視頻物體分割

在多物體分割基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集DAVIS 2017上，使用480p分辨率的圖像對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)SiamMAE明顯優(yōu)于VideoMAE（從39.3%提升到62.0%），研究人員將其歸因于VideoMAE中使用了tube掩碼方案，使得模型無(wú)法學(xué)習(xí)時(shí)間上的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

與DINO類似，研究人員也發(fā)現(xiàn)降低patch的尺寸會(huì)帶來(lái)明顯的性能提升。

并且文中使用的ViT-S/8（+9.4%）模型優(yōu)于之前所有的對(duì)比學(xué)習(xí)和自監(jiān)督的對(duì)應(yīng)學(xué)習(xí)方法。

還可以注意到盡管較大的MAE-ST模型（ViT-L/16，304M參數(shù)）在隨機(jī)掩碼的情況下比VideoMAE表現(xiàn)更好，但其性能仍然落后于SiamMAE相當(dāng)多。

而且在視頻上訓(xùn)練的MAE與圖像MAE的表現(xiàn)相似，視頻與圖像的不同之處在于，圖像是（近似）各向同性的，時(shí)間維度是特殊的，并不是所有的時(shí)空方向都是同等可能的。

因此，對(duì)稱地處理空間和時(shí)間信息可能是次優(yōu)的。

視頻部分分割（Video Part Segmentation）

在視頻實(shí)例解析（Video Instance Parsing， VIP）基準(zhǔn)上對(duì)SiamMAE進(jìn)行評(píng)估，該基準(zhǔn)包括為20個(gè)不同的人體部位傳播語(yǔ)義掩碼。

與評(píng)估的其他數(shù)據(jù)集相比，VIP特別具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)榘ǜL(zhǎng)的視頻（最長(zhǎng)120秒）。

與先前工作類似，使用560×560的圖像和單一背景幀進(jìn)行評(píng)估后，可以發(fā)現(xiàn)ViT-S/8模型性能大大超越了DINO (從39.5提升到45.9)。

SiamMAE從更小的patch尺寸中，比DINO受益更多，實(shí)現(xiàn)了+8.6的mIoU評(píng)分，比DINO的+3.3 mIoU有所提高。

SiamMAE也優(yōu)于之前所有的對(duì)比學(xué)習(xí)和自監(jiān)督的對(duì)應(yīng)關(guān)系學(xué)習(xí)方法。

姿勢(shì)追蹤（pose tracking）

在關(guān)鍵點(diǎn)傳播的任務(wù)上對(duì)SiamMAE進(jìn)行了評(píng)估，需要傳播15個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，并且要求空間上的精確對(duì)應(yīng)關(guān)系，使用320×320的圖像和一個(gè)單一的背景幀，SiamMAE的性能優(yōu)于所有其他模型，并且比DINO更受益于較小的patch尺寸（+14.9到+10.9 PCK@0.1）

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參考資料： https://siam-mae-video.github.io/resources/paper.pdf