都说 Transformer 适合处理多模态任务。这不，在视频目标分割领域，就有人用它同时处理文本和视帧，提出了一个结构更简单、处理速度更快（每秒 76 帧）的视频实例分割框架 。 这个框架只需一串文本描述，就可以轻松将视频中的动态目标＂抠＂出来：可以实现端到端训练的它，在基准测试中的多个指标上表现全部优于现有模型 。目前，相关论文已被 CVPR 2022 接收，研究人员来自以色列理工学院。 主要思路 根据文本描述进行视频目标分割这一多模态任务（RVOS），需要结合文本推理、视频理解、实例分割和跟踪技术。现有的方法通常依赖复杂的 pipeline 来解决，很难形成一个端到端的简便好用的模型。 随时 CV 和 NLP 领域的发展，研究人员意识到，视频和文本可以同时通过单个多模态 Transformer 模型进行有效处理 。 为此，他们提出了这个叫做 MTTR（Multimodal Tracking Transformer）的新架构，将 RVOS 任务建模为序列（sequence）预测问题。 首先，输入的文本和视频帧被传递给特征编码器进行特征提取，然后将两者连接成多模态序列（每帧一个）。接着，通过多模态 Transformer 对两者之间的特征关系进行编码，并将实例级（instance-level ）特征解码为一组预测序列。 接下来，生成相应的 mask 和参考预测序列。最后，将预测序列与基准（ground truth，在有监督学习中通常指代样本集中的标签）序列进行匹配，以供训练过程中的监督或用于在推理过程中生成最终预测。 具体来说，对于 Transformer 输出的每个实例序列，系统会生成一个对应的 mask 序列。 为了实现这一点，作者采用了类似 FPN（特征金字塔网络）的空间解码器和动态生成的条件卷积核 。 而通过一个新颖的文本参考分数函数，该函数基于 mask 和文本关联，就可以确定哪个查询序列与文本描述的对象具有最强的关联，然后返回其分割序列作为模型的预测。精度优于所有现有模型 作者在三个相关数据集上对 MTTR 进行了性能测试：JHMDB-Sentences、 A2D-Sentences 和 Refer-YouTube-VOS。 前两个数据集的衡量指标包括 IoU（交并比，1 表示预测框与真实边框完全重合）、平均 IoU 和 precision@K（预测正确的相关结果占所有结果的比例）。 结果如下： 可以看到，MTTR 在所有指标上都优于所有现有方法，与 SOTA 模型相比，还在第一个数据集上提高了 4.3 的 mAP 值（平均精度）。 顶配版 MTTR 则在平均和总体 IoU 指标上实现了 5.7 的 mAP 增益，可以在单个 RTX 3090 GPU 上实现每秒处理 76 帧图像。MTTR 在 JHMDBs 上的结果表明 MTTR 也具备良好的泛化能力。 更具挑战性的 Refer-YouTube-VOS 数据集的主要评估指标为区域相似性（J）和轮廓精度（F）的平均值。MTTR 在这些指标上全部＂险胜＂。 一些可视化结果表明，即使在目标对象被类似实例包围、被遮挡或完全超出画面等情况下，MTTR 都可以成功地跟踪和分割文本引用的对象。 最后，作者表示，希望更多人通过这项成果看到 Transformer 在多模态任务上的潜力。最最后，作者也开放了两个试玩通道，感兴趣的同学可以戳文末链接～ △Colab 试玩效果 试玩地址： https://huggingface.co/spaces/akhaliq/MTTR https://colab.research.google.com/drive/12p0jpSx3pJNfZk-y_L44yeHZlhsKVra-?usp=sharing 论文地址： https://arxiv.org/abs/2111.14821 代码已开源： https://github.com/mttr2021/MTTR