《Mask2Former》算法详解

本文主要是介绍《Mask2Former》算法详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章地址：《Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation》
代码地址：https://github.com/facebookresearch/Mask2Former

文章为发表在CVPR2022的一篇文章。从名字可以看出文章像提出一个可以统一处理各种分割任务（全景分割、语义分割、实例分割）的网络。

这里稍微通俗的解释一下上述的几个分割任务：
全景分割：分割的结果有背景概念（天空、大海），有实例概念（person1、person2、person2）。
语义分割：只有类别概念，比如上述的person1、person2、person3都属于people这一类，不区分每个实例。且包含背景类别的识别。
实例分割：只有前景类别的概念，例如只有人、猫、狗等类别，没有天空大海这一类背景类别。且前景类别是有实例概念的。

更详细一点的说，在coco数据集里面定义，背景类称为stuff类别，这一类类别是没有边界的概念，例如一张图只有一片天空。前景类别称为things类别。

本文提出的网络就是可以一次性处理上述几个分割任务，而不用向之前的网络，一个任务去处理特定的一种任务。如下图所示

上图不仅可以看出不同任务的示意，还可以看出文章的网络在各个任务上表现都是SOTA的。

一、网络结构

文章采用的网络架构与MaskFormer 一致的。该类架构由三部分组成，一个backbone用于提取图片的特征，一个pixel decoder用于将主干网络提前的特征进行上采样生成高分辨率的图像特征，一个transformer decoder用于根据图像特征来处理object queries。最终网络根据pixel decoder输出的高分辨率的图像特征和transformer decoder输出的object queries生成最终的预测mask。
该结构能够很好的处理各种分割任务，原因就是输出对每个mask预测一个类别，这样不同的任务只是定义的不同类别而已。

具体的Mask2Former的示意图如下图所示，左边为整体的框架，右边为Transformer decoder with masked attention结构:

1.1 Transformer decoder with masked attention

有文章研究全局的特征信息对图像分割任务是非常重要的，但是也有文章证明对于transformer-based的结构来说，全局的特征信息会导致cross-attention收敛变慢，因为cross-attention需要很多轮的训练才能关注到需要关注的对应的物体区域上。

文章假设局部特征已经可以很好的去更新query feature了，而全局特征可以通过self-attention结构来学习。基于这假设，文章提出了masked attetion结构。

标准的cross-attetion结构用公式表示如下所示：
$X_l = softmax(Q_lK^T_l)V_l + X_{l-1}$
其中，l表示当前层的索引， $X_l\in R^{N\times C}$ 表示l层的N个C维的query features，而 $Q_l=f_{Q}(X_{l-1})\in R^{N\times C}$ . $X_0$ 表示Transformer decoder的输入。 $K_l,V_l\in R^{H_l W_l \times C}$ 为图像特征经过 $f_K({\cdot})$ 和 $f_V({\cdot})$ 变化后的结果，其中 $H_l$ 和 $W_l$ 是图像特征的分辨率。上述的 $f_Q$ 、 $f_K$ 和 $f_V$ 都是线性变换层。

本文提出的masked attetion模块，用公式表示如下：
$X_l = softmax(M_{l-1}+Q_lK^T_l)V_l + X_{l-1}$
其中attetion mask M_{l-1}中位置(x,y)的值用如下公式计算得到：
$M_{l-1}(x, y)=\left\{ \begin{aligned} 0 \quad if M_{l-1}(x,y) = 1\\ -\infty \quad otherwise \end{aligned} \right.$
这里 $M_{l-1}\in {0, 1}^{N\times H_l W_l}$ 是根据阈值为0.5对Transformer decoder l-1层的输出进行resize后的二值化的结果。 resize后的分辨率大小和 $K_l$ 一样。 $M_0$ 是通过 $X_0$ 二值化得到的。

1.2 High-resolution features

高分辨率的特征能够改善模型的效果，但是也每次都采用高分辨率的特征对于计算量要求也非常大。为了提升效率，文章输入给Transformer decoder层的特征采用不同分辨率的图片特征。
更详细说明，pixel decoder输出的图像特征大小分别为原图的1/32, 1/16, 1/8。对于每个分辨率的图片，在给到Transformer decoder之前，会加入sinusoidal positional embedding $e_{pos}\in R^{H_l W_l \times C}$ 和一个可学习的scale-level embedding $e_{lvl}\in R^{1\times C}$ 。Transformer decoder对这种三层Transformer decoder结构重复L次。

1.3 Optimization improvements

这里针对普通的Transformer decoder layer进行改进。普通的Transformer decoder layer处理query features的顺序为self-attention module, cross-attention module，feed-forward network。query feature( $X_0$ )是初始化为0的特征。dropout用在residual connections和attention maps结构中。

文章对上述三点进行改进，文章认为self-attention只有图片特征的输入，没啥信息可以学习，为了提高计算效率，将self-attention、cross-attention调换了顺序。query feature( $X_0$ )变成可学习的特征。去除dropout。

二、提升训练效率

因为对高分辨率的mask进行预测，对显存的消耗很大，例如上一版的MaskFormer一个图片训练需要32G的显存。
受到PoinRend和Implicit PointRend文章的启发，训练分割任务的网络时，不需要计算整个mask的loss，只需要计算K个随机采样点的loss即可。
在训练时，有matching-loss（Transformer结构预测类别时特有的匹配loss）和final loss（匹配好后，计算预测结果和gt的loss）。
在计算matching-loss时，采用均匀采样采相同的K个点计算loss。
在计算final loss时，采用importance sampling，给每个不同的预测结果采不同的K个点进行计算loss。
这样的loss计算方式可以减少三倍的显存占用量，从而提高网络训练效率。

三、网络具体实现

Pixel decoder. 采用multi-scale deformable attention（MSDeformAttn）做为pixel decoder结构，采用6层MSDeformAttn处理1/8,1/16,1/32大小的图片feature，并用一个上采样生成1/4的图片feature。
Transformer decoder. L=3（共9层），100个queries(N=100), 在Transformer decoder layer的每个中间层度有一个辅助loss（9层的输出都有一个辅助loss来指导学习1.1中的M）
Loss weights. 对于mask loss，文中采用binary cross-entropy loss和 dice loss一起，即 $L_{mask}=\lambda_{ce}L_{ce}+\lambda_{dice}L_{dice}$ ，其中 $\lambda_{ce}=5.0, \lambda_{dice}=5.0$ . final loss是mask loss和classfication loss一起计算，即 $L_{mask}+\lambda_{cls}L_{cls}$ ，其中当有匹配的gt时 $\lambda_{cls}=2.0$ ，当匹配的为no object时， $\lambda_{cls}=0.1$
post-processing. 对于全景和语义分割来说，后处理方式同MaskFormer，输出对应的mask以及其对应的类别。对于实例分割，为了输出对应实例的分割，采用类别的分数和mask的平均分数相乘得到每个实例的分数。