IncepFormer：用于语义分割的高效inception transformer

前言 语义分割通常得益于全局上下文、精细定位信息、多尺度特征等。为了在这些方面改进基于Transformer的分割器，本文提出了一种简单而强大的语义分割架构——IncepFormer。
IncepFormer介绍了一种新颖的金字塔结构Transformer编码器，它同时获取全局上下文和精细定位特征。IncepFormer还集成了具有深度卷积的类Inception架构，以及每个自注意力层中的轻量级前馈模块，有效地获得了丰富的局部多尺度对象特征。

Transformer、目标检测、语义分割交流群

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。

【百篇论文阅读计划】新升级!

论文：https://arxiv.org/pdf/2212.03035.pdf

代码：http://github.com/shendu0321/IncepFormer

论文创新思路

ViT的局限性：

1）标准的自我注意力机制带来了大量的计算复杂性，与输入token的数量成二次方。

2） ViT的输出特征图是单尺度的，这可能导致提取的特征缺乏丰富的上下文信息。

为了解决这些问题， Transformer模型采用降采样策略来减少特征大小，从而设计出一种分层编码器架构。金字塔视觉transformer（PVT）是第一个将金字塔结构用于密集预测的工作。之后，Xie等人提出了Mix Transformer（MiT），这也是一种金字塔结构，显示出在语义分割方面比SETR对应物有相当大的改进。Swin Transformer是另一种流行的分层视觉transformer，它计算局部窗口中的自我注意力度，并根据图像大小产生线性复杂度。

然而，这些方法只考虑了跨阶段/层的多尺度性质，而忽略了一个注意力层内对象的多尺度特性，即自我注意力多尺度，导致无法捕获不同大小对象中的丰富特征。

为了解决上述局限性，本文引入了一种新颖且通用的Transformer框架，即语义分割的高效Inception Transformer和Pyramid Pooling（IncepFormer）。

本文的主要贡献

•金字塔transformer编码器，它不仅考虑了不同阶段的特征图中的多尺度，还通过类似于初始的架构将多尺度性质纳入了自我注意力机制中。

•一个简单但功能强大的上采样 Concat解码器，它以极低的计算成本合并了精细定位和全局上下文信息。

•本文的IncepFormer设计了三种不同尺寸的版本。如图1所示， IncepFormer在ADE20K数据集上实现了性能和计算成本之间的最佳权衡。

图1 ADE20K验证集的性能参数曲线。

方法

如图2（a）所示，InceptFormer由两个主要部分组成：1）金字塔Inception Transformer编码器，用于捕获粗粒度和细粒度特征；以及2）轻量级上采样Concat解码器，以直径方向合并多尺度特征并进行piexl级预测。

图2.（a）：所提出的IncepFormer架构，由两个主要部分组成：1）一个金字塔transformer编码器，用于捕获粗粒度和细粒度特征；以及2）轻量级上采样Concat解码器，以直径方向合并多尺度特征并进行peixl级预测。

Inception Transformer Encoder

将InceptionNet中的多尺度卷积思想应用于transformer。所提出的初始transformer可以捕获更丰富的上下文信息，同时显著降低计算复杂性。初始transformer块（IPTB）结构如图2（b）所示。首先输入到标准化层，然后传递到Incep MHSA，其输出与原始输入残差连接。为了更好地适应2D图像结构，使用BatchNorm。第二个子块中，根据2D图像的特征对前馈网络E-FFN进行微调，以进行特征投影。可表述为：

 

Incep MHSA

Incep MHSA的设计如图3所示，不同于SRA和线性SRA，它们分别使用卷积和平均池来进行注意力操作之前的空间缩减，我们在X上应用三个不同的分支来生成特征图。在图3（c）中，在第一个分支，X经过核大小为1×R的深度卷积，然后再次进行核大小为R×1的深度卷积。

图3.PVT v1中的SRA、PVT v2中的线性SRA和Incep MHSA的比较。

第二个分支在X上应用了核大小为3×3的深度卷积。第三个分支首先使用具有缩减比率R的平均池，然后使用3×3深度卷积。上述过程为

 

之后，将特征图连接起来：

 

以这种方式，所获得的token序列O比输入X变平更短。此外，O包含输入X的丰富上下文抽象，因此在计算MHSA时可以作为输入X的替代。分别用Q、K和V表示MHSA中的查询、键和值张量。

 

Q、K、V被馈送到自我注意力模块以计算注意力度，其公式如下：

E-FFN

前馈网络(FFN)是transformer块特征增强的重要组成部分。如图4(a)所示，在应用于NLP领域的vanilla transformer中，之前的大部分方法都遵循了原来的FFN。

图4。原始前馈网络与高效前馈网络(E-FFN)的比较

这种设计虽然有效，但在学习二维局部性方面的能力较差，而这对于语义分割任务来说是必不可少的。用1 × 1卷积代替FC层，这样生成的FFN网络可以继承CNN的优点(即二维局域性)。首先，将输入序列Xatt转换为二维特征图Xin:

 

利用上述定义的Icep MHSA和E-FFN，作者设计了三种不同大小的编码器模型，分别称为微型版本IPT-T、小型版本IPT-S和基础版本IPT-B。相应的分割框架分别命名为IncepFormer-T、IncepFormer-S和IncepFormer-B，如图5所示。

图5.三种不同的编码器架构。

A Simple Upsample-Concat Decoder

将每个阶段的特征图上采样到第14个，并连接在一起。然后，采用1 × 1卷积对拼接后的特征图进行线性transformer。最后，将拼接后的特征图输入到另一个1× 1卷积中，预测分割掩码M。该过程可表述为:

与其他典型的解码器相比，本文的解码器省去了对计算量要求很高的组件。而驱动该解码器的关键是金字塔型Transformer编码器，它不仅具有丰富的上下文信息和有效的感受野 (ERF)，而且还通过使用多个带状卷积核来考虑小对象的特性。

实验

表1。与最新的ImageNet验证集方法的比较。

图6。城市景观数据集上SegFormer-B2和IncepFormer-S的定性比较。

表2。输出通道C对ADE20K解码器的影响。

 

表3。不同编码器设计的结果。

表5所示。在ADE20K, cityscape和Pascal VOC数据集上与最先进的基于cnn的方法进行比较。

表6所示。Pascal Context数据集的比较。

结论

本文提出了一种简单、高效和强大的语义分割方法IncepFormer，它包含一个具有Inception自注意和有效FFN的金字塔transformer编码器和一个轻量级的Upsample-Concat解码器。

提出的incp-mhsa注重多尺度条形卷积的使用，在极大地降低复杂度的同时，获得了更好的局部特征提取和空间注意力建模。实验结果表明，IncepFormer在很大程度上超越了目前最先进的基于transformer和基于cnn的方法。

欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。

【技术文档】《从零搭建pytorch模型教程》122页PDF下载

QQ交流群：444129970。群内有大佬负责解答大家的日常学习、科研、代码问题。

模型部署交流群：732145323。用于计算机视觉方面的模型部署、高性能计算、优化加速、技术学习等方面的交流。

ECCV2022 | 重新思考单阶段3D目标检测中的IoU优化

目标检测模型的评价标准总结

Vision Transformer和MLP-Mixer联系和对比

Visual Attention Network

TensorRT教程（一）初次介绍TensorRT

TensorRT教程（二）TensorRT进阶介绍

从零搭建Pytorch模型教程（一）数据读取

从零搭建Pytorch模型教程（二）搭建网络

从零搭建Pytorch模型教程（三）搭建Transformer网络

从零搭建Pytorch模型教程（四）编写训练过程--参数解析

从零搭建Pytorch模型教程（五）编写训练过程--一些基本的配置

从零搭建Pytorch模型教程（六）编写训练过程和推理过程

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

从零搭建pytorch模型教程（八）实践部分（一）微调、冻结网络

从零搭建pytorch模型教程（八）实践部分（二）目标检测数据集格式转换

【技术文档】《从零搭建pytorch模型教程》122页PDF下载

入门必读系列（十五）神经网络不work的原因总结

入门必读系列（十四）CV论文常见英语单词总结

入门必读系列（十三）高效阅读论文的方法

入门必读系列（十二）池化各要点与各方法总结

入门必读系列（十一）Dropout原理解析

入门必读系列（十）warmup及各主流框架实现差异

入门必读系列（九）彻底理解神经网络

入门必读系列（八）优化器的选择

入门必读系列（七）BatchSize对神经网络训练的影响

入门必读系列（六）神经网络中的归一化方法总结

入门必读系列（五）如何选择合适的初始化方法

入门必读系列（四）Transformer模型

入门必读系列（三）轻量化模型

入门必读系列（二）CNN经典模型

入门必读系列（一）欠拟合与过拟合总结