如何实现替换直播背景？

与图像识别不同，AI 分析理解视频的技术门槛较高。长期以来，业界在视频 AI 技术的研究上鲜有重大突破。以 CVPR 会议难度最高的比赛之一 DAVIS（ Densely Annotated Video Segmentation）为例，该比赛需要参赛团队精准处理复杂视频中物体快速运动、外观变化、遮挡等信息，过去几年，全球顶级科技在该比赛中的成绩从未突破 80 分，而达摩院的模型最终在 test-challenge 上取得了 84.1 的成绩。

DAVIS 的数据集经过精心挑选和标注，视频分割中比较难的点都有体现，比如：快速运动、遮挡、消失与重现、形变等。DAVIS 的数据分为 train（60 个视频序列）， val（30 个视频序列），test-dev（30 个视频序列），test-challenge（30 个视频序列）。 其中 train 和 val 是可以下载的，且提供了每一帧的标注信息。对于半监督任务， test-dev 和 test-challenge，每一帧的 RGB 图片可以下载，且第一帧的标注信息也提供了。算法需要根据第一帧的标注 mask，来对后续帧进行分割。分割本身是 instance 级别的。

阿里达摩院：像素级视频分割

阿里达摩院提供了一种全新的空间约束方法，打破了传统 STM 方法缺乏时序性的瓶颈，可以让系统基于视频前一帧的画面预测目标物体下一帧的位置；此外，阿里还引入了语义分割中的精细化分割微调模块，大幅提高了分割的精细程度。最终，精准识别动态目标的轮廓边界，并且与背景进行分离，实现像素级目标分割。

基本框架

达摩院的算法基于去年 CVPR 的 STM 做了进一步改进。STM 的主要思想在于，对于历史帧，每一帧都编码为 key-value 形式的 feature。预测当前帧的时候，以当前帧的 key 去和历史帧的 key 做匹配。匹配的方式是 non-local 的。这种 non-local 的匹配，可以看做将当前 key，每个坐标上的 C 维特征，和历史每一帧在这个坐标上的 C 维特征做匹配。 匹配得到的结果，作为一个 soft 的 index，去读取历史 value 的信息。读取的特征和当前帧的 value 拼接起来，用于后续的预测。

三大技术创新

1. 空间约束

STM 的特征匹配方式，提供了一种空间上的长依赖， 类似于 Transformer 中，通过 self-attention 来做序列关联。这种机制，能够很好地处理物体运动、外观变化、遮挡等。但也有一个问题，就是缺乏时序性，缺少短时依赖。当某一帧突然出现和目标相似的物体时，容易产生误召回。在视频场景中，很多情况下，当前帧临近的几帧，对当前帧的影响要大于更早的帧。基于这一点，达摩院提出依靠前一帧结果，计算 attention 来约束当前帧目标预测的位置，相当于对短期依赖的建模。

具体的方法如下图所示：

1. 当前帧的特征和前一帧的预测 mask 在 channel 维度上做 concat，得到 HxWx(c+1) 的特征；
2. 通过卷积将特征压缩为 HxW；
3. 用 sigmoid 函数将 HxW 的特征，压缩范围，作为空间 attention；
4. 把 attention 乘到原特征上，作为空间约束。

下图为空间 attention 的可视化结果，可以看到大致对应了前景的位置。

2. 增强 decoder

达摩院引入了语义分割中的感受野增强技术 ASPP 和精细化分割的微调（refinement）模块。ASPP 作用于 memory 读取后的特征，用于融合不同感受野的信息，提升对不同尺度物体的处理能力。

3. 训练策略

达摩院提出了一个简单但是有效的训练策略，减少了训练阶段和测试阶段存在的差异，提升了最终效果。

原始 STM 训练时，会随机从视频中采样 3 帧。这三帧之间的跳帧间隔，随着训练逐渐增大，目的是增强模型鲁棒性。但达摩院发现，这样会导致训练时和测试时不一致，因为测试时，是逐帧处理的。为此，在训练的最后阶段，达摩院将跳帧间隔重新减小，以保证和测试时一致。

其他

backbone: 达摩院使用了 ResNeST 这个比较新的 backbone，它可以无痛替换掉原 STM 的 resnet。在结果上有比较明显提升。

测试策略: 达摩院使用了多尺度测试和 model ensemble。不同尺度和不同 model 的结果，在最终预测的 map 上，做了简单的等权重平均。

显存优化: 达摩院做了一些显存优化方面的工作，使得 STM 在多目标模式下，可以支持大尺度的训练、测试，以及支持较大的 memory 容量。