听声辨物，这是AI视觉该干的？？？ECCV2022

　　衡宇发自凹非寺
　　量子位公众号QbitAI
　　听到唔哩唔哩的警笛声，你可以迅速判断出声音来自路过的一辆急救车。
　　能不能让AI根据音频信号得到发声物完整的、精细化的掩码图呢？
　　来自合肥工业大学、商汤、澳国立、北航、英伟达、港大和上海人工智能实验室的研究者提出了一项新的视听分割任务（AudioVisualSegmentation，AVS）。
　　视听分割，就是要分割出发声物，而后生成发声物的精细化分割图。
　　相应的，研究人员提出了第一个具有像素级标注的视听数据集AVSBench。
　　新任务、新的数据集，搞算法的又有新坑可以卷了。
　　据最新放榜结果，该论文已被ECCV2022接受。精准锁定发声物
　　听觉和视觉是人类感知世界中最重要的两个传感器。生活里，声音信号和视觉信号往往是互补的。
　　视听表征学习（audiovisuallearning）已经催生了很多有趣的任务，比如视听通信（AVC）、视听事件定位（AVEL）、视频解析（AVVP）、声源定位（SSL）等。
　　这里面既有判定音像是否描述同一事件物体的分类任务，也有以热力图可视化大致定位发声物的任务。
　　但无论哪一种，离精细化的视听场景理解都差点意思。
　　AVS任务与SSL任务的比较
　　视听分割迎难而上，提出要准确分割出视频帧中正在发声的物体全貌
　　即以音频为指导信号，确定分割哪个物体，并得到其完整的像素级掩码图。AVSBench数据集
　　要怎么研究这个新任务呢？
　　鉴于当前还没有视听分割的开源数据集，研究人员提出AVSBench数据集，借助它研究了新任务的两种设置：
　　1、单声源（Singlesource）下的视听分割
　　2、多声源（Multisources）下的视听分割
　　数据集中的每个视频时长5秒。
　　单声源子集包含23类，共4932个视频，包含婴儿、猫狗、吉他、赛车、除草机等与日常生活息息相关的发声物。
　　AVSBench单源子集的数据分布
　　多声源子集则包含了424个视频。
　　结合难易情况，单声源子集在半监督条件下进行，多声源子集则以全监督条件进行。
　　研究人员对AVSBench里的每个视频等间隔采样5帧，然后人工对发声体进行像素级标注。
　　对于单声源子集，仅标注采样的第一张视频帧；对于多声源子集，5帧图像都被标注这就是所谓的半监督和全监督。
　　对单声源子集和多声源子集进行不同人工标注
　　这种像素级的标注，避免了将很多非发声物或背景给包含进来，从而增加了模型验证的准确性。一个简单的baseline方法
　　有了数据集，研究人员还抛砖引玉，在文中给了个简单的baseline。
　　吸收传统语义分割模型的成功经验，研究人员提出了一个端到端的视听分割模型。
　　这个模型遵循编码器解码器的网络架构，输入视频帧，最终直接输出分割掩码。
　　另外，还有两个网络优化目标。
　　一是计算预测图和真实标签的损失。
　　而针对多声源情况，研究人员提出了掩码视听匹配损失函数，用来约束发声物和音频特征在特征空间中保持相似分布。部分实验结果
　　光说不练假把式，研究人员进行了广泛实验。
　　首先，将视听分割与相关任务的6种方法进行了比较，研究人员选取了声源定位（SSL）、视频物体分割（VOS）、显著性物体检测（SOD）任务上的各两个SOTA方法。
　　实验结果表明，视听分割在多个指标下取得了最佳结果。
　　和来自相关任务方法进行视听分割的对比结果
　　其次，研究人员进行了一系列消融实验，验证出，利用TPAVI模块，单声源和多声源设置下采用两种backbone的视听分割模型都能得到更大的提升。
　　引入音频的TPAVI模块，可以更好地处理物体的形状细节（左），并且有助于分割出正确的发声物（右）
　　对于新任务的视听匹配损失函数，实验还验证了其有效性。
　　OneMoreThing
　　文中还提到，AVSBench数据集不仅可以用于所提出的视听分割模型的训练、测试，其也可以用于验证声源定位模型。
　　研究人员在项目主页上表示，正在准备比AVSBench大10倍的AVSBenchv2。
　　一些视频的分割demo也上传在主页上。感兴趣的话可以前往查看
　　论文地址：
　　https：arxiv。orgabs2207。05042
　　GitHub地址：
　　https：github。comOpenNLPLabAVSBench
　　项目主页：
　　https：opennlplab。github。ioAVSBench
　　完
　　量子位QbitAI头条号签约
　　关注我们，第一时间获知前沿科技动态