經典卡爾曼濾波器改進視頻版「分割一切」，網友：好優雅的方法
Meta的視頻版分割一切——Segment Anything Model 2（SAM 2），又火了一把。
因為這一次，一個全華人團隊，僅僅是用了個經典方法，就把它的能力拔到了一個新高度——
任你移動再快，AI跟丟不了一點點！
例如在電影《1917》這段畫面里，主角穿梭在眾多士兵之中，原先的SAM 2表現是這樣的：
嗯，當一大群士兵涌入畫面的時候，SAM 2把主角給跟丟了。
但改進版的SAM 2，它的表現截然不同：
這個改進版的SAM 2，名叫SAMURAI（武士），由華盛頓大學全華人研究團隊提出。
一言蔽之，這項工作就是把SAM 2之前存在的缺點（記憶管理方面的局限性）給填補上了。
更有意思的是，這項改進工作所用到的核心關鍵方法，是非常經典的卡爾曼濾波器（Kalman Filter，KF）。
并且還是無需重新訓練、可以實時運行的那種！
前谷歌產品經理、國外知名博主Bilawal Sidhu在看完論文后直呼“優雅”：
有時候你不需要復雜的全新架構——只需要聰明地利用模型已知的信息，再加上一些經過驗證的經典方法。
我們的“老朋友”卡爾曼濾波器，這么多年過去了，它的表現依然如此出色。有時候老派的方法就是管用。
嗯，頗有一種“姜還是老的辣”的感覺了。
黑悟空、女團舞蹈，統統都能hold住
我們先繼續看下SAMURAI能力實現的更多效果。
團隊在項目主頁中便從多個不同維度秀了一波實力。
首先就是打斗游戲場景，例如在《只狼：影逝二度》中，即便人物都“彈出”了畫面，SAMURAI也能再次把目標捕捉回來：
《黑神話：悟空》的打斗名場面，人物動作變化可以說是非常之快，而且和背景非常復雜的交織在一起。
即便如此，SAMURAI也能精準跟蹤，細節到金箍棒的那種：
但畢竟這兩個游戲場景的例子，所涉及到的主體還不夠多，那么我們接下來繼續看下更復雜的case。
例如橄欖球比賽場景，不僅人物移動的快，后來隊員們都撲到了一起，SAMURAI也能hold住：
在女團舞蹈的案例中，人物在變換隊形的時候都已經被其他隊員擋住了，也擋不住SAMURAI的“眼神鎖定你”：
很work的經典方法
在看完效果之后，我們接下來扒一扒SAMURAI的技術細節。
正如我們剛才提到的，這項工作彌補了SAM 2此前存在的缺點。
主要的問題就是處理視覺目標跟蹤時，尤其是在擁擠場景中快速移動或遮擋的物體時，它會出現跟丟了的情況。
SAM 2的組成部分包括圖像編碼器、掩碼解碼器、提示編碼器、記憶注意力層和記憶編碼器。
在視覺目標跟蹤中，SAM 2使用提示編碼器來處理輸入的提示信息，如點、框或文本，這些提示信息用于指導模型分割圖像中的特定對象。
掩碼解碼器則負責生成預測的掩碼，而記憶注意力層和記憶編碼器則用于處理跨幀的上下文信息，以維持長期跟蹤。
然而，SAM 2在處理快速移動的對象或在擁擠場景中，往往忽視了運動線索，導致在預測后續幀的掩碼時出現不準確。
特別是在遮擋發生時，SAM 2傾向于優先考慮外觀相似性而非空間和時間的一致性，這可能導致跟蹤錯誤。
而SAMURATI，作為SAM 2的增強版，可以說是很好地解決了此前的痛點。
整體來看，SAMURAI主要包含兩個技術關鍵點：
- 運動建模（Motion Modeling）
- 運動感知記憶選擇（Motion-Aware Memory Selection）
讓目標“動”起來
運動建模部分的目的是有效地預測目標的運動，從而在復雜場景中，如擁擠場景或目標快速移動和自遮擋的情況下，提高跟蹤的準確性和魯棒性。
而這里用到的具體方法，就是那個經典的卡爾曼濾波器，以此來增強邊界框位置和尺寸的預測，從而幫助從多個候選掩碼中選擇最有信心的一個。
在SAMURAI中，狀態向量包括目標的位置、尺寸及其變化速度；通過預測-校正循環，卡爾曼濾波器能夠提供關于目標未來狀態的準確估計。
目標的狀態向量被定義為：
其中，x和y表示目標邊界框的中心坐標；w和h表示邊界框的寬度和高度；后四個變量則表示坐標與尺寸的速度。
濾波的過程則主要分為兩個步驟。
第一個就是預測階段，即根據目標的上一幀狀態，預測下一幀位置：
其中，F是狀態轉移矩陣。
第二個則是更新階段，會結合實際測量值（目標的候選掩膜），校正預測值：
在運動建模部分，除了基于卡爾曼濾波器的運動預測之外，還涉及運動分數（Motion Score）。
主要是通過計算 Kalman 濾波器預測的邊界框與候選掩膜之間的交并比（IoU），生成運動分數sKf，用以輔助掩膜選擇：
最終的掩膜選擇基于運動分數與掩膜親和分數的加權和：
挑出最關鍵的記憶
SAMURAI第二個關鍵技術，則是運動感知記憶選擇（Motion-Aware Memory Selection）。
主要是為了解決SAM 2的固定窗口記憶機制容易引入錯誤的低質量特征，導致后續跟蹤的誤差傳播的情況。
這部分首先涉及一個混合評分系統，包括掩膜分數、目標出現分數和運動分數三種評分，用于動態選擇記憶庫中最相關的幀。
- 掩膜分數smask：衡量掩膜的準確性。
- 目標出現分數 sobj：判斷目標是否存在于該幀中。
- 運動分數 skf：預測目標位置的準確性。
其次是一個記憶選擇機制——
如果某幀滿足以下條件，則其特征會被保留到記憶庫中：
動態選擇的記憶庫可以跳過遮擋期間的低質量特征，從而提高后續幀的預測性能。
從實驗結果來看，SAMURAI在多個視覺目標跟蹤基準上表現出色，包括 LaSOT、LaSOText和GOT-10k數據集。
值得一提的是，SAMURAI是在無需重新訓練或微調的情況下，在所有基準上都超過了SAM 2，并與部分有監督方法（如 LoRAT 和 ODTrack）表現相當。
全華人團隊出品
SAMURAI這項工作背后的研究團隊，有一個亮點便是全華人陣容。
例如Cheng-Yen Yang，目前是華盛頓大學電氣與計算機工程系的一名四年級博士生。
研究方向主要包括在復雜場景（水下，無人機，多相機系統）中的多目標跟蹤（單視圖，多視圖，交叉視圖）。
Hsiang-Wei Huang和Zhongyu Jiang也是華盛頓大學電氣與計算機工程系的博士生，而Wenhao Chai目前則是攻讀研究生。
他們的導師是華盛頓大學教授Jenq-Neng Hwang。
他是IEEE信號處理協會多媒體信號處理技術委員會的創始人之一，自2001年以來，黃教授一直是IEEE院士。
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