弱监督视频显著目标检测：基于记忆-边缘引导的方法#

1. 多尺度记忆池(MSMP)#

核心思想

MSMP模块模拟人类视觉系统的记忆机制，通过以下方式实现：

• 动态存储最近10帧的特征信息
• 通过注意力机制智能融合多尺度特征
• 采用门控机制控制信息更新
• 自适应权重分配策略
• 时序一致性约束机制

实现细节

1. 特征提取

   • 使用Video Swin Transformer提取多尺度特征
   • 特征金字塔结构设计
   • 残差连接和跳跃连接

2. 记忆更新

   • 动态记忆槽管理
   • 基于重要性的更新策略
   • 遗忘机制设计

3. 特征融合

   • 多尺度注意力机制
   • 自适应权重计算
   • 特征对齐和聚合

核心实现代码：

class MSMP(nn.Module):
    def __init__(self):
        self.memory_slots = 10
        self.memory_pool = []
        self.attention_weights = nn.Parameter(torch.ones(10))
        
    def update_memory(self, current_features):
        if len(self.memory_pool) >= self.memory_slots:
            self.memory_pool.pop(0)
        self.memory_pool.append(current_features)
        
    def compute_attention(self):
        # 计算注意力权重
        weights = F.softmax(self.attention_weights, dim=0)
        return weights
        
    def fuse_features(self):
        # 多尺度特征融合
        weights = self.compute_attention()
        fused_features = torch.zeros_like(self.memory_pool[0])
        for i, features in enumerate(self.memory_pool):
            fused_features += weights[i] * features
        return fused_features

2. 边缘拟合损失(DEL)#

核心思想

DEL通过以下方式解决边界模糊问题：

• 改进的Sobel算子提取边缘
• 基于欧氏距离的相似度度量
• 多尺度边缘融合策略
• 边界一致性约束
• 自适应权重分配

实现细节

1. 边缘检测

   • 改进的Sobel算子设计
   • 多尺度边缘提取
   • 边缘细化处理

2. 距离变换

   • 欧氏距离计算
   • 多尺度距离融合
   • 自适应权重分配

3. 损失计算

   • 边界一致性约束
   • 多尺度损失融合
   • 自适应权重调整

核心实现代码：

def DEL_loss(pred_edge, gt_edge):
    # 计算距离变换
    distance_map = compute_distance_transform(gt_edge)
    
    # 多尺度边缘检测
    edge_maps = []
    for scale in [1, 2, 4]:
        edge_map = sobel_operator(pred_edge, scale)
        edge_maps.append(edge_map)
    
    # 计算多尺度损失
    loss = 0
    for edge_map in edge_maps:
        loss += torch.mean(torch.abs(edge_map - distance_map))
    
    # 边界一致性约束
    consistency_loss = compute_consistency_loss(pred_edge)
    loss += 0.1 * consistency_loss
    
    return loss

数据集#

数据集说明

• 训练集：
  • DAVSOD训练集：50个高质量视频序列
    • 复杂场景
    • 多目标交互
    • 快速运动
  • DAVIS训练集：60个精心标注的视频序列
    • 高分辨率
    • 精确标注
    • 多样化场景
• 测试集：
  • DAVSOD测试集：30个具有挑战性的视频序列
    • 极端场景
    • 复杂背景
    • 快速运动
  • DAVIS测试集：30个标准测试视频序列
    • 标准场景
    • 精确标注
    • 多样化目标
  • ViSal：17个具有复杂背景的视频序列
    • 复杂背景
    • 多目标场景
    • 动态变化
  • SegV2：14个具有多目标交互的视频序列
    • 多目标交互
    • 复杂运动
    • 场景切换
  • FBMS：30个具有快速运动目标的视频序列
    • 快速运动
    • 复杂轨迹
    • 动态场景

评估指标#

评估指标

• S-measure (Sm)：评估结构相似性
  • 结构保持度
  • 细节保留度
  • 整体一致性
• F-measure (Fβ)：评估精确率和召回率
  • 精确率
  • 召回率
  • 平衡因子
• Mean Absolute Error (M)：评估整体预测精度
  • 像素级误差
  • 区域级误差
  • 整体一致性

实验结果#

定量分析

数据集	S-measure提升	F-measure提升	MAE降低
DAVSOD	1.4%	4.9%	1.7%
ViSal	0.9%	0.2%	0.4%
DAVIS	0.6%	1.8%	0.9%
SegV2	1.2%	3.5%	1.3%
FBMS	0.8%	2.1%	0.7%

消融实验

1. MSMP模块消融

   • 无MSMP：性能下降2.3%
   • 固定记忆：性能下降1.5%
   • 无注意力：性能下降1.8%

2. DEL损失消融

   • 无DEL：性能下降3.1%
   • 单尺度：性能下降1.9%
   • 无一致性：性能下降1.4%

性能分析#

性能优势

1. 目标完整性

   • 在复杂场景下保持目标完整性
     • 遮挡处理
     • 形变适应
     • 部分可见
   • 有效解决目标部分遮挡问题
     • 时序推理
     • 上下文信息
     • 运动预测
   • 快速运动场景下保持稳定性能
     • 运动补偿
     • 时序一致性
     • 特征对齐

2. 边界精度

   • 实现亚像素级的边界对齐
     • 边缘细化
     • 距离变换
     • 多尺度融合
   • 在复杂纹理区域保持清晰边界
     • 纹理分析
     • 边缘增强
     • 细节保持
   • 有效抑制边界模糊问题
     • 边缘检测
     • 一致性约束
     • 多尺度优化

3. 背景抑制

   • 显著降低误检率
     • 背景建模
     • 运动分析
     • 时空一致性
   • 有效抑制动态背景干扰
     • 运动补偿
     • 背景分割
     • 特征分离
   • 保持较高的检测特异性
     • 特征选择
     • 注意力机制
     • 多尺度分析

1. 训练配置#

训练配置

• 框架：PyTorch 1.8.0
  • 版本特性
  • 依赖库
  • 环境配置
• 硬件：NVIDIA A100 GPU (40GB显存)
  • GPU配置
  • 内存管理
  • 并行计算
• 优化器：SGD
  • 动量：0.9
  • 权重衰减：5e-4
  • 梯度裁剪防止梯度爆炸
• 学习率策略：
  • 初始学习率：1e-5
  • 余弦退火策略
  • 15轮后衰减
• 训练设置：
  • batch size：4
  • 训练轮数：30轮
  • 输入分辨率：384×384

2. 数据增强策略#

数据增强

• 随机裁剪
  • 尺度变换
  • 位置偏移
  • 边界处理
• 颜色抖动
  • 亮度调整
  • 对比度变化
  • 饱和度变化
• 随机翻转
  • 水平翻转
  • 垂直翻转
  • 时序翻转
• 时序采样
  • 帧率变化
  • 时序插值
  • 运动模拟