【深度学习】论文阅读：（ICCV-2021））Segmenter:Transformer for Semantic Segmentation

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• 0.详情
• 1.创新点
• 2.Abstract
• 3.Mothod
• • 3.1 Encoder
  • 3.2 Decoder
• 4.Conclusion

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名称：Segmenter:Transformer for Semantic Segmentation
时间：[Submitted on 12 May 2021 (v1), last revised 2 Sep 2021 (this version, v3)]
单位：Robin A. M. Strudel
论文：论文
代码：paperwithcode的代码
笔记参考：

1. 详细版
2. 简洁版

1.创新点

1）提出了一种基于 Vision Transformer 的语义分割的新颖方法，该方法不使用卷积，通过设计捕获上下文信息并优于基于 FCN 的方法；

2）提出了一系列具有不同分辨率级别的模型，允许在精度和运行时间之间进行权衡，从最先进的性能到模型具有快速推理和良好性能的模型；

3）提出了一种基于 Transformer 的解码器生成类掩码，其性能优于我们的线性结构，并且可以扩展以执行更一般的图像分割任务；

4）证明了此方法在 ADE20K 和 Pascal Context 数据集上产生了最先进的结果，并且在Cityscapes 上具有竞争力。

2.Abstract

在进行图像语义分割时，图像被编码成一系列补丁后往往很模糊，需要借助上下文信息才能被正确分割。
因此上下文建模对图像语义分割的性能至关重要！
本文提出了一种只使用Transformer的语义分割方法，可以很好地捕捉图像全局上下文信息！
与基于卷积的方法相比，我们的方法允许在第一层和整个网络中对全局上下文进行建模。我们以最近的视觉转换器（ViT）为基础，将其扩展到语义分割。为此，我们依赖于与图像块对应的输出嵌入，并使用逐点线性解码器或掩码 Transformer 解码器从这些嵌入中获取类标签。

我们利用预先训练的图像分类模型，并表明我们可以在中等大小的数据集上对其进行微调，以进行语义分割。线性解码器已经可以获得很好的结果，但是通过生成类掩码的掩码转换器可以进一步提高性能。我们进行了广泛的消融研究，以显示不同参数的影响，尤其是对于大型模型和小面积贴片，性能更好。Segmenter在语义分割方面取得了很好的效果。它在 Ade20K 和 Pascal 上下文数据集上都优于最先进的技术，在城市景观数据集上具有竞争力。

3.Mothod

Segmenter完全基于transformer的编解码器体系结构，利用了模型每一层的全局图像上下文。

1. 基于ViT，将图像分割成块（patches），并将它们映射为一个线性嵌入序列；
2. 用编码器进行编码；
3. 再由Mask Transformer将编码器和类嵌入的输出进行解码，上采样后应用Argmax给每个像素一一分好类，输出最终的像素分割图。

使用纯transformer体系结构并利用patch级别的embedding，提出了一种在decoder阶段联合处理patch和class embedding的简单方法。

指先添加patch embedding 跑一次transformer，再添加class embedding 跑一次transformer；
从后面的实验中看到，作者还实验了ViT或DeiT作为backbone时的性能表现，发现 class embedding的方式是有增益的。

3.1 Encoder

一幅图像 x ∈ R（H×W×C）被分割成一系列补丁 x = [x1, …, xN] ∈ R（N×P2×C），其中 (P, P) 是补丁大小，N 是补丁的数量，C 是通道的数量

每一块补丁扁平化成一维向量，然后线性投影到补丁嵌入以产生补丁嵌入序列 x0 = [Ex1, …, ExN] ∈ R（N×D），
为了捕获位置信息，将可学习的位置嵌入 pos = [pos1, …, posN] ∈ R（N×D）添加到补丁序列中，以获得令牌的结果输入序列 z0 = x0 + pos

由 L 层组成的 Transformer 编码器将具有位置编码的嵌入式补丁的输入序列 z0 = [z0,1, …, z0,N] 映射到 zL = [zL,1, …, zL,N]，这是一个上下文化编码序列，包含解码器使用的丰富语义信息

3.2 Decoder

将补丁编码序列 zL 解码为分割图 s ∈ R（h × w × k），其中 k 是类的数量。
解码器学习将来自编码器的补丁级编码映射到补丁级类分数，然后通过双线性插值将这些patch级的类分数上采样到像素级的分数。
我们在下面描述一个线性解码器，它作为一个基线，我们的方法，一个掩码转换器，

Linear
将逐点线性层应用于补丁编码 zL，以产生补丁级类标记 Z-lin ∈ R（n × k）。然后将序列重塑为 2D 特征图 S-lin ∈ R（H/p × w/p × k），并对其进行双上采样，以达到原始图像大小 s。然后在维度上应用 softmax 以获得最终的分割图

Mask Transformer
对于基于 Transformer 的解码器，我们引入了一组 K 个可学习的类嵌入cls = [cls1，…，clsK] ∈ R（k × d），其中 K 是类的数量。每个类嵌入都是随机初始化的，并分配给单个语义类。它将用于生成类掩码。类嵌入 cls 由解码器与补丁编码 zL 联合处理。
解码器是由M层组成的变压器编码器。mask transformer 通过计算解码器输出的l2归一化的patch embedding z0M∈RN×D和class embedding c∈RK×D的标量积来生成K个掩码。

然后将每个掩码序列重构为2D掩码，形成smask∈RH/P ×W/P ×K，并对其进行双线性上采样到原始图像大小，得到特征图s∈RH×W ×K。然后将softmax应用于类维，然后是层范数，以获得像素级类分数，形成最终的分割图。

4.Conclusion

本文介绍了一种纯transformer的语义分割方法。
编码部分基于Vision Transformer(ViT)建立，但是不同之处在于我们是依赖于所有图像块的编码。
观察到transformer很好地捕捉到了全局上下文。将一种简单的逐点线性decoder应用于patch embedding，已经取得了很好的效果。
使用mask transformer进行解码则更进一步提高了性能。端到端编解码器是迈向统一的语义分割、实例分割和全景分割的第一步。