CVPR 2023 | 华科&MSRA新作：基于CLIP的轻量级开放词汇语义分割架构

2023-07-07 03:14 浏览: 954047 次我要评论 (0 条) 字号: 大中小

©作者 | 米格

来源 | 极市平台

本文提出了 SAN 框架，用于开放词汇语义分割。该框架成功地利用了冻结的 CLIP 模型的特征以及端到端的流程，并最大化地采用冻结的 CLIP 模型。

简介

本文介绍了一种名为Side Adapter Network (SAN)的新框架，用于基于预训练的视觉语言模型进行开放式语义分割。该方法将语义分割任务建模为区域识别问题，并通过附加一个侧面的可学习网络来实现。该网络可以重用CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型的特征，从而使其非常轻便。整个网络可以进行端到端的训练，使侧面网络适应冻结的CLIP模型，从而使预测的掩码提案具有CLIP感知能力。

作者在多个语义分割基准测试上评估了该方法，并表明其速度快、准确度高，只增加了少量可训练参数，在一系列数据集上相较于之前的SOTA模型取得了大幅的性能提升（如下表所示）最后，作者希望该方法能够成为一个baseline，并帮助未来的开放式语义分割研究。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2211.08073

Introduction

作者首先讨论了语义分割的概念和现代语义分割方法的限制，以及如何将大规模视觉语言模型应用于开放式语义分割。现代语义分割方法通常依赖于大量标记数据，但数据集通常只包含数十到数百个类别，昂贵的数据收集和注释限制了我们进一步扩展类别的可能性。

最近，大规模视觉语言模型（如CLIP）的出现促进了零样本学习的发展，这也鼓励我们探索其在语义分割中的应用。然而，将CLIP模型应用于开放式语义分割十分困难，因为CLIP模型是通过图像级对比学习训练的，其学习到的表示缺乏像素级别的识别能力，而这种能力在语义分割中是必需的。解决这个问题的一个方法是在分割数据集上微调模型，但是分割数据集的数据规模远远小于视觉语言预训练数据集，因此微调模型在开放式识别方面的能力通常会受到影响。

为了充分发挥视觉-语言预训练模型在开放词汇语义分割中的能力。作者提出了一种名为Side Adapter Network（SAN）的新框架。由于端到端训练，SAN的掩膜预测和分类是基于CLIP辅助的。整个模型十分轻量化。

SAN有两个分支：一个用于预测掩膜，另一个用于预测应用于CLIP的注意力偏好，以进行掩膜类别识别。作者表明，这种分离的设计可以提高分割性能。此外，作者还提出了一种单向前设计，以最小化CLIP的成本：将浅层CLIP块的特征融合到SAN中，将其他更深层次的块与注意偏置结合以进行掩膜识别。由于训练是端到端的，SAN可以最大程度地适应冻结的CLIP模型。作者的研究基于官方发布的ViT CLIP模型，采用Visual Transformer实现。

准确的语义分割需要高分辨率图像，但发布的ViT CLIP模型设计用于低分辨率图像（如），直接应用于高分辨率图像会导致性能下降。为了缓解输入分辨率的冲突，作者在CLIP模型中使用低分辨率图像，在SAN中使用高分辨率图像。作者表明，这种不对称的输入分辨率非常有效。此外，作者还探讨了仅微调ViT模型的位置嵌入，并取得了改进。

作者在各种基准测试中评估了他们的方法。与之前的方法相比，作者的方法在所有基准测试中都取得了最好的性能。作者的方法只有8.4M可训练参数和64.3 GFLOPs。

Method

3.1 基础架构

SAN的详细架构如下图所示。输入图像被分成个patch。首先通过一个线性层将图片转化为Visual Tokens。这些Visual Tokens会与个可学习的Query Tokens拼接起来，并送到后续的Transformer Layer中。每个Transformer Layer的Visual Tokens和Query Tokens都添加了position embedding。

SAN的输出由两部分构成：掩膜提议(Mask Proposals)和注意力偏好（Attention Biases）。在掩膜提议中，Query Tokens和Visual Tokens首先通过两个单独的3层MLP，投影成256维，我们将投影的Query Tokens表示为，其中是Query Tokens的数量，投影的Visual Tokens表示为

，其中和是输入图像的高度和宽度。然后，通过和的内积生成掩膜：

其中。生成注意力偏好的过程类似于掩膜提议。Query Tokens和Visual Tokens也通过3层MLP进行投影，表示为和

，其中是CLIP模型的注意头数。通过对和进行内积，我们得到注意力偏好：

其中。此外，如果需要，注意力偏好还将进一步调整为，其中和是CLIP中注意力映射的高度和宽度。在实践中，和可以共享，并且注意力偏好将应用于CLIP的多个自注意层，即偏好将在不同的自注意层中使用。

这样的双输出设计的动机很直观：作者认为用于在CLIP中识别掩模的感兴趣区域可能与掩模区域本身不同。作者在后文的对比实验中也证实了这个想法。

3.2 掩膜预测

原始的CLIP模型只能通过标记进行图像级别的识别。作者工作在不改变CLIP模型参数的情况下，尝试通过指导标记的注意力图在感兴趣区域上实现精确的掩膜识别。为了实现这个目标，作者创建了一组名为标记（仿照Maskclip，如下图）。

这些标记单向地通过Visual Tokens进行更新，但是Visual Tokens和标记都不受的影响。在更新标记时，预测的注意力偏差被添加到注意力矩阵中：

其中表示层编号，表示第个注意力头，和是的Query 和Key，是Visual Tokens 的Key。，和分别是Query、Key和Value的编码权重。

通过注意力偏好，标记的特征逐渐演变以适应掩膜预测，并且可以通过比较标记和类名CLIP文本编码之间的距离/相似性来轻松获得掩膜的类别预测，表示为，其中是类别数。

3.3 分割结果生成

使用上文提到的掩膜和类别预测，我们可以计算语义分割图：

其中。这是标准的语义分割输出，因此与主流的语义分割评估兼容。

在训练，我们通过Dice Loss 和binary cross-entropy loss 来监督掩膜生成，通过cross-entropy loss 来监督掩膜识别。总损失为：

其中作者使用的损失权重，，分别为5.0，5.0和2.0。通过端到端的训练，SAN可以最大程度地适应冻结的CLIP模型,并得到很好的结果。

讨论

具体来说，作者提出了一种全新的端到端架构，以极小的参数量在多个数据集上取得了SOTA效果。SAN的主要特点如下：

SAN中沿用了MaskCLIP得出的结论：在下游数据集上微调会破坏CLIP优秀的特征空间。因此在SAN的设计中，无需微调（fine-tune）CLIP模型，以便最大程度的保持CLIP模型的开放词汇能力。
在冻结CLIP模型的同时，引入了额外的可编码网络，能够根据下游任务数据集学习分割所需要的特征，弥补了CLIP模型对于位置信息的缺失。
将语义分割任务分解为掩膜预测与类别预测两个子任务。CLIP模型的开放识别能力不仅仅依赖于物体区域本身，也依赖于物体的上下文信息（Context Information）。这促使作者提出掩膜预测与类别预测解耦的双输出设计，下表显示该设计可以进一步提升模型的预测精度。