AOT源码解析4.1-model主体解析

1 输入数据

VOS的数据集处理操作可见数据集操作，这里是进行数据集提取完毕后的操作。
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图2：如图所示，使用datasets提取出数据之后，在模型训练阶段对数据做图中操作。即：将batch_size大小的ref_imgs、prev_imgs，和3batch_size大小的curr_imgs在通道维度上进行合并。如图例，batch_size为4时，得到203465465大小的合并图像和201465*465大小的合并mask。

2 AOTEngine

1) 初始化loss

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2）输入进encoder：offline_encoder

这一模块是对输入的图像数据和mask数据进行处理。

针对图像数据：

将图像输入进encoder中，获取四个不同比例大小的预测特征图。（具体步骤见图3）
对这四个预测特征图按batch大小进行分块，共分成5块，它们分别代表相关图像(ref_imgs)、前一帧图像(prev_imgs)、目前图像 * 3(curr_imgs * 3)，这样总共获得20块预测特征图。
按照图像归属对这些预测特征图块进行分类，共获得五个列表，每个列表包含四个不同比例大小的预测特征图。（具体步骤见图4）

针对mask数据：

将mask图像进行one-hot-编码，分离出前后景的mask。源码中设置每张图像的最大目标数量为10，假设原始mask的张量大小为（1 * 465 * 465），那么经过编码后，得到的编码mask张量大小为（11 * 465 * 465）.
将原始mask和编码后的mask按照batch大小进行分块，共得到五块特征图。每块特征图分别代表相关图像、前一帧图像和当前图像*3。具体步骤见图5.

2.1）提取backbone features

提取特征图

mobilenetv2共有19个block，分成四个阶段，如下面代码所示。提取不同阶段的特征图，分别得到下采样4倍、下采样8倍、下采样16倍和下采样32倍的特征图。最后的下采样32倍的特征图通过1*1的卷积（代码中命名为：encoder_projector）降维，由原来的1280维降到256维，如下图所示。

其中FrozenBatchNorm2d的相关解释见encoder和decoder代码讲解。
下图展示的是单张shape为3465465的图像经过mobilenetv2得到的变化。
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图3：如图3所示，是mobilenet的整体结构，mobilenet共有19层，这19层被切分成4个阶段，每个阶段生成不同比例大小的特征图，并将这些特征图进行打包输入到程序的下一步。

        # make it nn.Sequentialself.features = nn.Sequential(*features)self._initialize_weights()feature_4x = self.features[0:4]feautre_8x = self.features[4:7]feature_16x = self.features[7:14]feature_32x = self.features[14:]self.stages = [feature_4x, feautre_8x, feature_16x, feature_32x]self.freeze(freeze_at)def forward(self, x):xs = []for stage in self.stages:x = stage(x)xs.append(x)return xs

对特征图进行分块

程序中所有图像经过mobilenetv2的过程如下图所示，经历mobilenetv2之后，对features进行分割，按照batch的大小进行分割。
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图4：是整体数据经过encoder(即mobilenetv2)时的步骤。在源码中，在得到4个不同比例的特征图后，程序会对特征图按照batch的大小进行分块，每一个小块所代表的图像特征如图所示，依次为：ref_imgs（参考图像）、prev_imgs（前一帧图像）、curr_imgs * 3 （现在的图像 * 3）

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图5：是源码debug时的结果可视化

2.2）extract mask embeddings

对mask进行one-hot编码

下图是mask可视化的结果，它在程序中的存储形式如图5上方的矩形框所示，背景为用0填充，前景对象由1~10（源码中规定一张图可出现的最大对象数为10）的数字填充，同一前景对象的填充数字一致。源码使用one-hot-mask编码，将所有的前景对象提取出来，具体的代码和步骤如下所示：

def one_hot_mask(mask, cls_num):if len(mask.size()) == 3:mask = mask.unsqueeze(1)indices = torch.arange(0, cls_num + 1,device=mask.device).view(1, -1, 1, 1)return (mask == indices).float()