Pyramid Grafting Network for One-Stage High Resolution Saliency Detection

Abstract

背景

• 现有的SOD均多是以低分辨率图像作为输入
• 由于采样深度与感受野之间存在矛盾，所以现有的为低分辨率图像设计的模型，在高分辨率图像上无法有精准的效果

提出

金字塔移植网络（PGNet）：Encoder-Decoder架构，在Encoder中建立两条分支（Swin-Transformer及ResNet-18）提取特征，提出基于注意力的跨模型移植模块（CMGM）结合两条分支的特征，设计注意力引导损失（AGL）监督CMGM模块的注意力矩阵，矫正特征融合。
超高分辨率显着性检测数据集 UHRSD：包含5,920 张 4K-8K 分辨率的图像，是高分辨率 SOD 任务在数量和分辨率上最大的数据集。

1. Introduction

• 大多数现有的 SOD 方法在特定的输入低分辨率范围（例如，224 × 224、384 × 384）内表现良好
• 高分辨率图像做输入，Resnet-18为骨干，对比ground truth图，结果发现很多细节丢失
• 对输入图像进行下采样，然后对输出结果进行上采样以恢复原始分辨率，如Figure 1(d)所示

产生这样结果的原因：

由于大多数低分辨率的 SOD 网络都是以 Encoder-Decoder 风格设计的，随着输入分辨率的增加，提取的特征大小增加，但网络确定的感受野是固定的，使得相对感受野较小（占据图像的比例越小，获取的全局信息就更少，特征就更趋向局部细节）

处理高分辨率图像有两种典型方法：

• HRSOD：创建了第一个高分辨率的SOD数据集，分为全局阶段、局部阶段和重组阶段（使用 GSN 提取语义信息，使用 APS 引导 LRN 优化局部细节，最后使用 GLFN 进行预测融合）
• DHQSOD：将 SOD 任务分解为分类任务和回归任务（设计 LRSCN 以在低分辨率下捕获足够的语义并生成 trimap。通过引入不确定性损失，设计的 HRRN 可以使用低分辨率数据集细化第一阶段生成的 trimap）

典型方法的缺点：

• 分为语义阶段（低分辨率阶段）和详细阶段（高分辨率阶段），多阶段架构

导致的问题：

1. 耗时：多阶段架构难以并行，而且存在参数数量增加的潜在问题
2. 阶段之间的上下文语义转移不一致：前一阶段得到的中间图被输入到后一阶段，同时错误也被传递下去，同时没有足够语义的支持，错误会被放大，即显著图还是依赖于低分辨率网络的性能

提出：

• 第一个高分辨率显著性检测单阶段框架——PGNet，交错捕获连续语义和丰富的细节
• 超高分辨率显着性检测数据集 (UHRSD)

细节：

建立CNN和Transformer分支以提取特征，引入CMGM模块将信息从Tansformer分支传输到CNN分支，提出AGL矫正特征嫁接。

3. UHR Saliency Detection Dataset

对比本文建立的数据集 UHRSD与HRSOD相比，图像的边缘象素与图像大小都更大，且注释水平更高。

4. Methodology

4.1. Staggered Grafting Framework

模型结构：

两个Encoder+一个Decoder

Encoder：

Swin-Transformer+Resnet-18

• 向Resnet-18中传入高分辨率图像
• 处理高分辨率图像（数组采样操作F.interpolate），获取低分辨率图像（大小224 × 224），传入Swin-Transformer中

原因：

• Transformer能够在低分辨率的情况下获得准确的全局语义信息，卷积可以在高分辨率输入的情况下获得丰富的细节
• 不同编码器提取的特征是互补的

Decoder：

分为三个阶段：

• Swin解码（卷积+批归一化处理+激活函数（ReLU））
• 嫁接特征解码（其特征产生于CMGM模块：将Swin-Transformer分支的特征移植到Resnet-18分支）
• Resnet-18交错解码

		s4_,_ = DB1(s4)
        s3_,_ = DB2(s3,s4_)

        graft_feature_r5,cam = Grafting(r5_,s2_)

        graft_feature_r5_,_=DB2(graft_feature_r5,s3_)
        graft_feature_r4,_=DB3(s1,r4,graft_feature_r5_)

        r3_,_ = DB2(r3,graft_feature_r4)
        r2_,_ = DB2(r2,r3_)

4.2. Feature Extractors

Restnet-18

17个卷积层＋1个全连接层

分为5个阶段，生成5个特征图，使用后四个特征图$\{R_i|i=2,3,4,5\}$

恒等映射：加上x，使得网络层数增加避免了网络退化（误差累加）

Swin-Transformer

用以验证Transformer可以用作网络通用骨干的模型，使用了滑动窗口的Transformer

对比Vision-Transformer：

Vision-Transformer在每一级都是16倍下采样率，对于多尺度特征把控不好，但是对于大多数视觉任务多尺度特征是至关重要的
Vision-Transformer在整张图片上进行自注意力操作，因此复杂度是平方倍增长的，全局建模浪费资源

借鉴卷积提出Swin-Transformer：

借鉴卷积的池化层（增大感受野）：将相邻的小patch合成大patch（patch merging，隔几个采样点采样合成大patch，大patch在通道维度合并，经过$1\times 1$卷积将通道数减半），增大感受野，获取多尺度层级信息
借鉴卷积局部性先验知识：相比于全局建模，Swin-Transformer在小窗口内进行自注意力机制，因此整张图片复杂度与窗口数量呈线性关系

引入滑动窗口：

以patch为最小单位，引入滑动窗口（在每个窗口中进行自注意力机制），使得窗口间可以进行互动，每个patch也能得到其他patch的信息，达到全局自注意力的效果

引入滑动窗口带来的问题：

如果原图像有4个窗口，窗口整体滑动后，会将整张图片分成9块（数量增加且大小不一）

解决方法：

• 传统解决方法：在图像外添加0以使得窗口大小一致，但会提升复杂度
• 循环移动+掩码：循环移动带来位置错位的问题，且错误的位置也需要进行自注意力机制（不必要的），因此设计了不同的掩码

经由Swin-Transformer分支，生成4个特征$\{S_i|i=1,2,3,4\}$

因为$R_5$的空间大小接近$S_2$，因此在此处进行特征嫁接。

4.3. Cross-Model Grafting Module

提出跨模型移植模块（CMGM） 融合两个编码器提取的特征$f_{R_5}$和$f_{S_2}$
其中$f_{S_2}$包含丰富的全局语义信息，$f_{R_5}$包含丰富的细节，但是由于特征大小和感受野间的矛盾，$f_{R_5}$中背景会有很大噪声。

提出原因：

不同特征的融合结果有三种：1）都对；2）一部分正确；3）都错
特征融合多采用通道相乘或相加的操作，得到的结果大多是前两种情况。
但是通道相乘和相加的操作只关注有限的局部信息，导致融合方法难以弥补特征对应的错误。

解决方法：

重新计算 Resnet -18特征和Swin- Transformer 特征之间的逐点关系，将全局语义信息从 Transformer 分支转移到 Resnet 分支，以纠正错误
计算误差图：$E=|G-P|\in [0.1]$，其中$G$是ground truth，$P$是不同分支或CMGM的结果

细节：

来自两个分支的特征$f_{R_5}\in {\nu }^{H\times W\times C}$和$f_{S_2}\in {\nu }^{H\times W\times C}$
将其展平为$f_R^{\prime }\in {\nu }^{1\times C\times HW}$和$f_S^{\prime }\in {\nu }^{1\times C\times HW}$
受到多头自注意力机制的启发，对其进行层归一化和线性投影，得到$f_R^q$、$f_R^v$和$f_S^k$，通过矩阵乘法得到$Z$，公式表征：
$$Y=softmax(f_R^q\times {f_S^k}^T)$$
$$Z=Y\times f_R^v$$
$Z$通过线性投影层，重塑大小为${\nu }^{H\times W\times C}$，经过两次shortcut（快捷连接）
同时，在交叉注意过程中，基于 Y 生成交叉注意矩阵：
$$CAM=ReLU(BN(Conv(Y+Y^T)))$$

4.4. Attention Guided Loss

为了更好地将Swin-Transformer的信息移植到Resnet-18，设计了注意力引导损失AGL

基本思想：

CMGM的交叉注意矩阵，应该与由ground truth生成的注意力矩阵一致，即点积的值更大

细节：

有一个大小$H\times W$的显著图$M$，将其平展为$1\times HW$的$M^{\prime }$，做矩阵相乘得注意力矩阵$M^a$，公式表征：
$$M_{xy}^a=M_x^{{}^{\prime }T}\times M_y$$

通过上述步骤构建$G^a$、$R{P}^a$和$S{P}^a$
提出基于 加权二元交叉熵 （wBCE） 的注意力引导损失（AGL）来监督从CMGM 生成的交叉注意力矩阵 $CAM$，公式表征：

其中，$P_{xy}$ 是特征嫁接的注意力矩阵，$G_{xy}$ 是ground truth的注意力矩阵，都在$[0,1]$范围内，$\beta$是调节权重${\omega }_{ij}$的超参数，当$\beta =0$，公式6就会变成二元交叉熵损失${\iota }_{bce}$

使用$\omega$的目的：

• 矩阵乘法操作使正样本和负样本的不均衡度被平方倍扩大，因此通过加权可以更好的解决正负样本不均衡的问题
• 加权可以使网络更关注两个分支特征共同的错误
  $${\omega }_{ij}=\frac{1}{2}(|(G_{ij}^a-R{P}_{ij}^a)|+|(G_{ij}^a-S{P}_{ij}^a)|)+1$$

总损失：

其中，${\iota }_{b+i}={\iota }_{bce}+{\iota }_{iou}$，${\iota }_{b+i}^{auxiliary}$是由$RP$和$SP$获得的。

5. Experiments

5.4. Ablation Study

数据集：

UHRSD-TR + HRSOD-TR

组合分支的消融实验：

嫁接位置的消融实验：