全新语义分割方法SegViT | 沈春华老师团队提出全新语义分割方法-阿里云开发者社区

本文探讨了普通视觉Transformer（ViT）用于语义分割的能力，并提出了SegViT。以前基于ViT的分割网络通常从ViT的输出中学习像素级表示。不同的是，本文利用基本的组件注意力机制生成语义分割的Mask。

具体来说，作者提出了Attention-to-Mask（ATM）模块，其中一组可学习 class tokens和空间特征映射之间的相似性映射被转移到Segmentation masks。

实验表明，本文提出的使用ATM模块的SegViT优于在ADE20K数据集上使用普通ViT主干的同类算法，并在COCO-Stuff-10K和PASCAL上下文数据集上实现了最新的性能。

此外，为了降低ViT主干的计算成本，提出了基于查询的下采样（QD）和基于查询的上采样（QU）来构建收缩结构。使用建议的收缩结构，该模型可以节省多达40%的计算，同时保持竞争力。

1、简介

语义分割是计算机视觉中的一项密集预测任务，需要对输入图像进行像素级分类。全卷积网络（FCN）在最近最先进的方法中得到了广泛的应用。这种模式包括作为编码器/主干的深度卷积神经网络和提供密集预测的面向分段的解码器。通常将1×1卷积层应用于代表性特征图以获得像素级预测。为了获得更高的性能，以前的工作侧重于丰富上下文信息或融合多尺度信息。然而，由于感受野有限，在FCN中很难明确建模空间位置之间的相关性。

最近，利用空间注意力机制的视觉Transformer（ViT）被引入计算机视觉领域。与典型的基于卷积的主干不同，ViT具有一个简单的非层次结构，可以始终保持特征图的分辨率。缺少下采样过程（不包括图像token化）给使用ViT主干进行语义分割任务的体系结构带来了差异。基于ViT主干的各种语义分割方法由于从预训练的主干中学习到的强大表示，已经取得了良好的性能。然而，注意力机制的潜力尚未得到充分发掘。

与以前的逐像素分类范式不同，本文考虑学习一个有意义的 class tokens，然后找到与之相似性较高的局部patch。为了实现这个目标，作者提出了Attention-to-Mask（ATM）模块。更具体地说，使用了一个transformer block，它将可学习 class tokens作为query，并将空间特征映射作为key和value进行传输。点积运算符计算query和key之间的相似性映射。

作者鼓励属于同一类别的区域为相应类别（即特定类别tokens）生成更大的相似性值。图1显示了特征与“Table”和“Chair”标记之间的相似性映射。通过简单地应用Sigmoid操作，可以将相似性映射转移到mask。同时，在设计了一个典型的transformer block后，还将Softmax操作应用于相似性图，以获得交叉注意力图。然后，“Table”和“Chair”标记像在任何常规transformer 解码器中一样，通过以交叉注意力图作为权重的值的加权和进行更新。由于Mask是定期仔细计算的副产品，因此在操作过程中涉及的计算可以忽略不计。

在这个高效的ATM模块的基础上，提出了一种新的具有普通ViT结构的语义分割范式，称为SegViT。在该范式中，在不同的层上使用多个ATM模块，通过将不同层的输出相加得到最终的Segmentation masks。SegViT的性能优于基于ViT的同类算法，计算成本更低。然而，与以前使用分层网络作为编码器的编码器-解码器结构相比，作为编码器的ViT主干通常更重。为了进一步降低计算成本，采用了一种收缩结构，由基于查询的下采样（QD）和基于查询的上采样（QU）组成。QD可插入ViT主干以将分辨率降低一半，QU与主干平行以恢复分辨率。收缩结构与作为解码器的ATM模块一起可以减少多达40%的计算量，同时保持具有竞争力的性能。

主要贡献总结如下：

提出了一个注意力掩码（ATM）解码器模块，该模块对于语义分割有效且高效。首次利用注意力图中的空间信息为每个类别生成Mask预测，这可以作为语义分割的一种新范式。
设法以级联方式将ATM解码器模块应用于普通、非分层的ViT主干，并设计了一种结构，即SegViT，它在竞争对手ADE20K数据集上实现了55.2%的mIoU，这是使用ViT主干的方法中最好、最轻的。作者还在PASCAL Context数据集（65.3%mIoU）和COCO-Stuff-10K数据集（50.3%mIoO）上对本文的方法进行了基准测试，并实现了新的SOTA。
进一步探索了ViT主干的架构，并制定了适用于主干的收缩结构，以降低总体计算成本，同时仍保持竞争力。这减轻了ViT主干的缺点，与层次结构的对等物相比，这些主干通常计算量更大。在ADE20K数据集上的收缩版SegViT达到了mIoU 55.1%，计算成本为373.5 GFLOP，与原始SegViT（637.9 GFLOP）相比降低了约40%。

2、本文方法

2.1、编码器

给定输入图像，一个普通视觉Transformer主干将其reshape为一系列tokens ，其中，P是patch size，C是通道数。添加与大小相同的可学习位置嵌入以获取位置信息。然后，将 token sequence 应用于m个transformer layers以获得输出。将每个层的输出token 定义为。通常，一个transformer layer由一个multi-head self-attention block和一个point-wise multilayer perceptron block组成，layer norm介于其间，然后再添加一个residual connection。transformer layers重复堆叠若干次。对于像ViT这样的普通视觉transformer ，没有涉及其他模块，并且对于每个层，token 的数量不会改变。

2.2、解码器

（1）Mask-to-Attention (ATM)

Cross Attention可以描述为两个 token sequence之间的映射。将2个 token sequence定义为，长度N等于类别数和。首先，对它们中的每一个应用线性变换以形成query（Q）、key（K）和value（V），如等式（1）所示。

在query和key之间计算相似度图。根据scaled dot-product attention机制，相似度图和注意力图通过以下公式计算：

其中是缩放因子，等于key的尺寸。相似度图S(Q,K)的形状由两个token sequence N和L的长度确定。然后，注意力机制通过加权和V更新G，其中分配给总和的权重是沿维度L应用Softmax的相似度图。

Dot-product attention使用Softmax函数专门将注意力集中在最相似的token 上。然而，作者认为，除了产生最大相似性的token 之外，其他token 也有意义。基于这种直觉，作者设计了一个轻量级模块，可以更直接地生成语义预测。更具体地说，将G指定为 segmentation 任务的class embeddings，将指定为ViT主干的第i层的输出。将semantic mask与G中的每个token 配对，以表示每个类的语义预测。Mask的计算为：

Mask的形状为N×L，可进一步reshape为N×H/P×W/P。ATM机制的结构如图2右侧所示。Mask是Cross Attention的中间输出。ATM模块的最终输出token 用于分类。对输出类token 应用线性变换，然后进行Softmax激活，以获得类概率预测。

请注意这里添加了一个“无对象”类别，以防图像不包含某些类。在推理过程中，输出由类概率和Mask组之间的点积产生。

像ViT这样的普通骨干没有具有不同规模特征的多个阶段。因此，用于合并具有多个比例的特征的结构（如FPN）不适用。然而，除最后一层之外的特征包含丰富的底层语义信息，并有利于性能。

作者设计了一种结构，它可以利用来自ViT不同层的特征映射，与ATM解码器SegViT进行压缩。在这项研究中，还找到了一种在不牺牲性能的情况下压缩ViT主干网计算成本的方法。这个建议的Shrunk版本的SegViT使用基于查询的下采样（QD）模块和基于查询的上采样（QU）模块来压缩ViT主干，并整体降低计算成本。

（2）The SegViT structure

如图2所示，ATM解码器将N个token作为类嵌入，并将另一个token序列作为基础来计算key和value，以便ATM模块生成mask。ATM的输出是N个更新token和对应于每个类token的N个mask。首先使用随机初始化的可学习token作为类嵌入，并将ViT主干最后一层的输出作为基础。为了利用多层信息，第一个ATM解码器的输出被用作下一个ATM解码的类嵌入，ViT主干网的另一层的输出作为基础。这个过程再重复一次，这样可以得到3组token和mask。每层的损失函数形式上可以表示为，

在每组中，输出令牌由上述分类损失（Lcls）监督，mask按顺序求和，并由mask损失（）监督，该mask损失是focal loss和 dice loss的线性组合，分别乘以超参数，如DETR中所示。然后将所有三组的损失加在一起。还有进一步的实验表明，这种设计是有益和有效的。

（3）The Shrunk structure

众所周知，像ViT这样的普通transformer主干比具有类似性能的同类transformer具有更大的计算成本。本文作者提出了一种使用基于查询的下采样（QD）和上采样（QU）的收缩结构。由于注意力模块输出的形状由query的形状决定，可以在query转换之前应用下采样来实现QD，或者在交叉注意力期间插入新的query tokens来实现QU，提供更大的灵活性来保存（恢复）重要区域。

更具体地说，在QD层中，使用最近的采样来减少query tokens的数量，同时保持key和value token的大小。当通过transformer层时，这些值通过query tokens和key tokens之间的注意力度映射进行加权和求和。这是非线性下采样，将更加关注重要区域。在QU层中，使用了一个transformer decoder结构，并根据期望的输出分辨率将新的可学习token初始化为query。