Peng Zhang, Li Hu, Bang Zhang, and Pan Pan
背景
近年许多 VOS 方法大致可分为 propagation-based methods 和 matching-based methods。STM 进一步发展了基于匹配的方法，利用 memory network 从过去所有帧中读取相关信息。STM 在特征空间中进行密集匹配以检索有用的信息，从而可以处理外观变化和遮挡等挑战。
然而，基于匹配的机制没有考虑空间一致性。当有相似的物体进入视野时，模型有时会出现错误的预测。此外，在有大尺度变化（large scale variances）的情况下，模型可能表现得更差。
本文在下面几点对 STM 进行了改进：
- 增加了空间约束模块（Spatial Constraint Module）。以确保相邻帧之间的空间一致性，消除外观混淆，消除由同一类别的相似实例引起的错误预测。
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在 segmentation head 中
- 增加了 ASPP (Atrous Spatial Pyramid Pooling) 模块。解决尺度变化（scale variability）问题。
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受
BASNet
的启发，使用了另外的 refinement module。提升性能，尤其是分割图像的边缘。
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用
ResNeST101
作为 backbone - 训练策略类似于 STM，但做了一些改进
模型结构
Spatial Constraint Module
图 2 是 Spatial Constraint Module 的具体操作，图中绿色方块是 spatial prior。
图 3 中对一些帧对应的 spatial prior 进行可视化，可以看到 spatial prior 能够高亮出特定对象的区域。
Segmentation Head
Spatial Constraint Module 旨在准确捕获目标对象，但还不足以得到一个高质量的分割结果。因此增加了如下 ASPP 模块来解决尺度变化问题。为了进一步提高边缘精确度，使用了如下的 refine module。
Training Strategy
为了减少占用显存，如图 5：
- 在每个迭代中在一个视频中选择 3 帧，以及 2nd、3rd 帧前一帧的 gt mask，作为 prior
- 1st 帧作为参考帧（reference frame），仅在 2nd 和 3rd 帧上计算 prediction 和 loss
- 为了减少训练和测试之间的差距，在最后几个 epochs 中减少了采样帧之间的最大跳转次数 （maximum skip number）。
这样，就可以将预测的 mask 用于 memory network 和 Spatial Constraint Module。
Performance & Ablation Experiments
表 1 显示了本文的模型取得了 84.1 J&F score，比 DAVIS 2019 的 winner 提升了 7.4。
通过 Ablation Experiments 评估了各种模型改进对性能的影响。baseline 模型是 STM，在此基础上改用 ResNeSt101 backbone，获得了 2.9 的性能提升。再使用本文的 Segmentation Head 和 Spatial Constraint，分别获得 2.8 和 1.0 的性能提升。对于其他的 tricks 见表 2。
总结
本文在 STM 的基础上做了多种改进，并使用了多种 tricks，使得性能提升了不少。