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本文授权转自知乎作者彭思达，整理：极市平台

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我们介绍一篇2020 CVPR Oral的实例分割的论文：Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation，该论文由浙江大学CAD&CG国家重点实验室/浙大三维视觉实验室提出。

1. 论文链接：https://arxiv.org/abs/2001.01629

2. 论文代码：https://github.com/zju3dv/snake

1. 当前一些方法在实例分割上的局限性

当前做instance segmentation的大多数工作采用了Mask R-CNN [1] 的Pipeline。

它基本的pipeline是先检测物体矩形框，然后在矩形框中做逐像素分割。Mask R-CNN达到了很好的instance segmentation的结果，但是这样的pipeline其实有一些limitation：

1. 在矩形框中做逐像素分割会受限于矩形框的准确度。如果矩形框本来就不准，比如没有完全覆盖物体，那就算框中的分割做的再好，也无法得到正确的instance mask。

2. 逐像素分割计算量其实很大，后续处理计算量也大。因为逐像素分割计算量大，所以网络一般将矩形框区域downsample为28x28的网格，然后进行分割，之后再把分割结果upsample到原图大小。这个upsample根据Mask R-CNN论文里的统计是有15ms的，比较费时。还有个问题是，在28x28网格上做分割会损失精度。即使28x28的网格上的分割结果完全正确，upsample到原图的mask仍然是很粗糙的。

3. 逐像素分割不适用于一些物体，比如细胞和文本。

2. 选择Contour作为Shape representation

考虑到逐像素分割有诸多限制，我们的工作选择用contour来表示物体的shape。Contour是一组有序的点，而且是首尾相连的。比如图片中猫的边缘就是一个Contour。

Contour相对于用稠密像素表示物体有两大优势：

1. 参数量远小于稠密像素，更接近于box的参数量。这样使得instance segmentation的速度上限更高，也能更廉价地使用分割结果。这里举个例子就是tracking。现在tracking主要还是使用box做跟踪，用物体的dense pixels做tracking计算量会很大。如果把dense pixel换成用contour做tracking就会好很多。

2. Contour更适用于细胞、文字这些物体的分割。

2.1. Snakes: Active contour models

传统的图像分割领域一直都有用Contour做分割。有一个很经典很有名的工作是Snakes：Active contour models. [2]。我们的工作叫做Deep Snake，其实就是用深度学习的方法实现了传统snake。传统snake做图像分割的时候要求先给定一个initial contour。这个contour大概围绕着目标物体。

Active contour models将节点坐标作为变量，通过最小化目标函数来优化节点坐标。这个目标函数一般由两个部分组成，一个是image term，用来将contour拉向图像中的目标位置。一个是contour term，用于约束contour的形状，比如让contour保持一定的smoothness，节点之间不要交叉。

传统snake的一个很大问题是他的目标函数和optimization都是handcrafted的，对数据的噪声比较敏感，容易收敛到局部最优点。为了解决这个问题，Deep Snake用deep learning来做这个优化过程。

2.2. Curve GCN

在自动化标注领域，Curve GCN [3] 用deep learning实现了这个过程。首先也是先给定一个initial contour。网络对图片提取feature map，然后在contour上的每个节点提取一个feature，也就得到了定义在contour上的一组feature。Curve GCN用GCN处理contour上的feature，通过给每个节点预测一个offset来变形contour。

Curve GCN的一个限制在于将Contour当作一般化的Graph，用GCN处理Contour，没有充分考虑Contour的拓扑结构。一般化的Graph的节点是无序的，而且没有固定的拓扑结构，每个节点的邻居节点数量也不定 。对于Graph这样的数据结构，无法定义卷积核，也就无法使用标准的卷积。

3. 论文方法

Contour是一组有序的、首尾相连的点，可以看作一个cycle graph。这种cycle graph每个节点的邻居节点为2，顺序固定，所以可以定义卷积核。

我们论文引入Circular convolution来处理contour，下图是Circular convolution的示例图:

3.1. Overview of Deep Snake

和传统snake类似，给定一个initial contour，基于图片的feature map，给contour的每个节点提取一个feature，得到一个定义在contour上的feature。然后用Circular convolution构成的网络进行contour上的feature learning，最后映射为指向物体轮廓的offset，用于变形contour。

3.2. 问题1: 如何得到Initial contour

传统的active contour models要求有一个比较准确的initial contour才能比变形得比较好，所以initial contour对后续的变形挺重要的。

受到ExtremeNet [4] 的启发，我们用物体extreme points来构造initial contour。物体的extreme point是物体在图片中最上边、最左边、最下边和最右边的点。我们在每个点上延伸出一条线段，然后将线段连接起来，得到一个八边形，把这个八边形作为initial contour。

3.3. Pipeline for instance segmentation

论文里的pipeline就是首先通过预测extreme point来得到initial contour，然后将initial contour变形为物体边缘：

1. 我们首先用detector检测得到一个矩形框，将矩形框四条边的中点连接起来，就得到一个菱形contour。通过Deep Snake来处理这个contour，预测指向extreme point的offset，从而得到extreme point。

2. 用extreme point构造Octagon contour，然后用Deep Snake来处理这个contour，预测指向物体边缘点的offset，从而得到物体轮廓。

3.4. 问题2: 怎么处理fragmented instances

因为遮挡的原因，图片中的物体可能会分成多段。比如图中的车，因为柱子的遮挡，就分成了不连续的三段。要分割这辆车，就需要分别分割它的三段part，也就需要三个contour。但是根据前面的pipeline，一个矩形框只会出一个contour，所以无法处理fragmented instances。

为了解决这个问题，我们提出了Multi-component detection。给定一个物体矩形框，我们在矩形框里做二次检测，用于检测出物体的各个不连续的part。这里的检测器可以用已有的任意的detector，我们用的是CenterNet [5]。

4. 实验分析

4.1. Ablation study

在实验中，我们首先验证了自己提出的做法的有效性，包括Initial contour和Circular convolution。实验在SBD上进行。四行方法分别为：

1. Baseline是直接将Curve GCN和CenterNet结合起来。

2. Architecture是将网络换成了我们论文里提的一个网络结构，其中卷积仍为graph convolution。

3. Initial contour是用extreme point构造的octagon contour作为initial contour。

4. Circular convolution是把网络里的graph convolution换成circular convolution。

4.2. 与其他方法的比较

我们在Cityscapes数据集上和之前的方法进行了比较。我们在 Cityscapes上效果和PANet差不多，在AP_val和AP_50上比PANet高一些。因为Cityscapes的图片是1024 x 2048，所以大家的速度都比较慢。PANet的fps小于1，我们是4.6 fps，也就是说我们在相同的准确率上速度是PANet的5倍左右。

我们还和之前基于contour分割物体的方法进行了比较。之前用contour分割物体的方法一般是通过网络直接回归物体边缘点。而我们是通过变形initial contour来得到物体边缘。可以看到Deep Snake比之前的方法高出很多，而且improvement在  上比   高，这说明我们比之前的方法分割得更精细。

我们在PASCAL VOC上做了速度比较。在512 x 512的图片上，我们的速度有32.3 fps，达到了real-time的表现。

最后是可视化结果，可以看出我们的分割结果是比较精细的。

5. 参考文献

[1] He, Kaiming, et al. "Mask r-cnn." In ICCV, 2017.

[2] Kass, Michael, Andrew Witkin, and Demetri Terzopoulos. "Snakes: Active contour models." In IJCV, 1988.

[3] Ling, Huan, et al. "Fast interactive object annotation with curve-gcn." In CVPR, 2019.

[4] Zhou, Xingyi, Jiacheng Zhuo, and Philipp Krahenbuhl. "Bottom-up object detection by grouping extreme and center points." In CVPR, 2019.

[5] Zhou, Xingyi, Dequan Wang, and Philipp Krahenbuhl. "Objects as points." In arXiv preprint arXiv:1904.07850, 2019.

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