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导读
本文提出了一种新的语义分割范式SegViT。不同于已有基于ViT语义分割方案的像素级表达方式，本文采用ViT最基本的成分（注意力机制）直接生成掩码(Mask)。在COCO-Stuff-10K(50.3%%mIoU)与PASCAL-Context(65.3%mIoU)数据集上取得了新的SOTA指标。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.05844
本文对朴素ViT在语义分割中的应用进行了探索，提出了一种新的语义分割范式SegViT。不同于已有基于ViT语义分割方案的像素级表达方式，本文采用ViT最基本的成分（注意力机制）直接生成掩码(Mask)。具体来说，本文提出ATM(Attention-to-Mask)模块，它将所学习类别token与特征之间的相似性直接转换为分割Mask。实验结果表明：在ADE20K数据集上，所提SegViT(55.2%mIoU)取得了明显优于其他ViT方案的性能，在COCO-Stuff-10K(50.3%%mIoU)与PASCAL-Context(65.3%mIoU)数据集上取得了新的SOTA指标。
此外，为更进一步降低ViT骨干的计算复杂度，本文还提出了QD(query-based 下采样)与QU(query-based 上采样)用于构建Shrunk结构，搭配上该结构所得SegViT可以在保持相当性能(55.1%mIoU)同时节省40%的计算量(373.5GFLOPs vs 637.9GFLOPs)。
本文出发点
注意力机制中的Q与K的点乘操作用于计算两者之间的相似性，而在语义分割中同类区域特征应与其对应类别具有更大的相似性，上图则很好的说明了特征与类别之间的相似性。在Attention的基础上，简单的添加Sigmoid操作即可将相似性图转换为Mask。受此启发，作者设计了一种用于语义分割的ATM模块，并将其与朴素ViT的组合称之为SegViT。
众所周知，ViT骨干具有极高的计算复杂度，为进一步降低计算复杂度，作者提出了QD与QU以构建Shrunk结构，其中QD用于降低特征分辨率，而QU则用于辅助骨干进行分辨率重建。但搭配上Shrunk结构后，所提SegViT能够在保持相当性能的同时节省40%的计算量。
本文方案
上图给出了本文所提方案架构示意图，它由基于ViT骨干的Encoder与基于ATM的Decoder构成。接下来，我们对Encoder部分进行简要介绍，重点针对Decoder部分进行介绍。
Encoder
给定输入图像，朴素ViT将其reshape为token序列
，
，此外可学习位置嵌入信息将与相加以捕获位置信息。然后，采用m个Transformer层对进行处理以得到输出，将每一层的输出定义为。需要注意的是，本文采用了的是最基本的ViT，并非采用后来衍生出来的改进版。
Decoder
跨注意力可以描述为两个token序列之间的映射建模。我们首先定义两个token序列(N表示类别数)与。首先，我们对其进行线性变换构建Q、K以及V：
Q与K之间的相似性通过如下点乘操作计算得到：
在这里，本文采用Attention对进行逐步更新。需要注意的是：Attention通过Softmax函数聚焦于具有高相似性的token聚合。然而，作者认为：具有最大相似性的token同样非常有意义。基于该假设，作者构建了一个轻量模块直接生成语义预测。具体来说，作者将视作类分割任务的类嵌入信息，则表示ViT骨干不同层的输出。对类嵌入中的每个token搭配一个语义Mask以表征每个类别的语义预测，该计算表示如下：
Mask为跨注意力的中间输出，ATM模块的最后输出将被用于分类。作者对其添加一个线性变换+Softmax激活以输出得到类别概率预测。在推理阶段，类别概率与Mask的点乘输出作为最终的语义输出。
由于朴素ViT并不具备多阶段多尺度特征，FPN这种多尺度特征聚合方式就不再适用。那么，如何进行底层与高层特征聚合呢？作者基于ATM将ViT骨干不同位置的特征进行聚合并作为SegViT的Decoder模块。基于此，作者进一步引入了QD与QU构建了Shrunk版本的SegViT，在大幅降低计算量的同时保持同等性能。
Shrunk Decoder
众所周知，同等性能前提下，朴素ViT具有更高的计算量复杂。为降低所提方案的计算复杂度，作者提出了一种基于QD与QU的Shrunk结构，可参考上图。由于注意力模块的输出尺寸受Q的尺寸决定，最简单的方式就是对齐进行下采样(如最近邻下采样，见上图b)，然后送入后续Transformer层处理，但这种方式会导致信息损失，进而导致性能的退化。
为补充朴素Shrunk处理导致的信息损失，作者进一步添加了两个并行QU模块进行高分辨率特征重建。通过该方式的加持，SegViT-Shrunk可以大幅降低计算量(约40%)，同时保持相当的性能。
Loss
在损失函数方面，作者对类别预测概率部分采用分类损失进行监督，对Mask部分采用Mask Loss(它有Focal Loss与Dice Loss组成)进行监督，定义如下：
本文实验
为验证所提方案的有效性，作者在ADE20K、COCO-Stuff-10K以及PASCAL-Context三个数据集上进行了验证。需要注意的是，ViT预训练模型并非官方预训练，而是参考Segmenter与Structtoken中选用了更强的预训练模型。这是因为：两个版本的预训练模型在最终模型上的性能差距竟然可以达到2.9%mIoU(51.7% vs 54.6%)。
上表与图给出了ADE20K数据集上的指标与可视化效果，从中可以看到：
所提SegViT-ViT-Large取得了55.2%mIoU指标，比StructToken高出1.0%；
SegViT-Shrunk取得了55.1%mIoU，计算量相比SegViT-ViT节省40%。
上表与图给出了COCO-Stuff-10K数据集上的指标与可视化效果，从中可以看到：
所提方案取得了50.3%mIoU指标，比SturcToken高出1.2%，同时具有更少的计算量；
SegViT-Shrunk取得了49.4%mIoU指标，参数量仅为224.8GFLOPs。
上表与图给出了PASCAL-Context数据集上的指标与可视化效果，从中可以看到：所提方案取得了65.3%mIoU指标(带背景类别)、59.3%mIoU指标(不带背景类别)，达成了新的SOTA指标。
转自：“arXiv每日学术速递”微信公众号
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