【深度学习】语义分割:论文阅读：（2021-12）Mask2Former

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论文：Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation
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摘要

Mask2Former在MaskFormer的基础上，

• 增加了masked attention机制，
• 另外还调整了decoder部分的self-attention和cross-attention的顺序，
• 还提出了使用importance sampling来加快训练速度。

本文的改进呢**主要是mask attention还有high-resolution features，**本质上是一个金字塔，剩下的一些关于训练上的还有optimization上改进呢，能够提高训练速度

masked attention
我们知道decode里边有个masked attention的，就是控制哪两个token能产生attention。
这里作者使用一个大胆的假设，就是我们在做embeding的时候，我们只需要foreground这些区域，他们之间做attention就可以了，也就是原来在maskformer里边，每个像素和整张图像做attention，那么现在这个像素，只和自己同一个类别的，都是同一个qurey的像素，他们之间做attention。
这个是本文相对maskformer最主要的区别，最核心的贡献。

具体来看，maskformer里边q，k进来，这里的k，value呢，都是从图像的feature里边来，q呢是从之前query feature里边过来的，那在本作中呢，引入了mask，其实这个mask也就是标注了每个q，这里一个q代表一个类别，每个q对应的mask，在mask里边的这些像素，他们相互做attention，超过的，也就是说我们认为不是这一类的像素，不和它做attention。

在decoder结构里，image features是从pixel decoder里边来的，根据它呢对每个像素提取value，k。那query feature区别于前作，maskformer里边是0，这里是可学习的vector。它们先做mask attention。

这个mask怎么产生呢，回顾于一下，在maskformer里边，每个q出来。通过mlp产生一个embeding，根据这个embeding再和pixel embeding结合，就得到关于mask 的prediction ，那么这个mask就是mask2former decoder里输入的mask，也就是对于第0层的decoder来说，我们还没有经过transformer decoder，首先呢把这些qurey 送到 mlp里边，然后预测出这个mask出来，然后我们在做decoder，一层一层往下做就可以了，比如说过完一层，我们有新的query，那么同样的，新的query送到mlp里边。做一个mask出来，然后加上新的image feature，为什么新的呢，下面再讲，然后再重复decoder过程就可以了，那么这个就是核心的mask attention原理。

为什么query feature 不再是zero 而是一个learning frature，因为在过decoder之前，要根据这些feature预测一个mask，那么这是一个必要的更改、

High-resolution features
本质就是图像金字塔，这里作者选用了原始图像的32分之一，16分之一，8分之一的三个尺度的图像的feature呢，送到decoder，也就是第一层32分之一尺度的，做完一层decoder得到query，然后第二层呢，16分之一尺度的，再做同样的decoder，然后不断重复三层的结构，重复L次，比如L是3，那么decoder里边有9层这样的结构。

而对于每个resolution来说呢，首先是一个正弦的position embeding，同时还引入了1 x C的可学习的scale-level embeding，来控制每个chanel 的scale，那这个呢，就是作者应对如何high-resolution feature

那么金字塔之后呢，再来关注一下，在原来的maskformer之上d做了哪些细节的调整。

• 经典的decoder，一上来先做token之间的self-attention ，然后在做这个 以image feature 引入的k，vaiue的mask attention。
  作者这里把顺序更改了一下，因为假如你一上来先对query之间做self attention，它本来就没有任何图像的信息，这样做出了也没有什么意义，所以这里作者把顺序更改了一下

• 第二个改动。query feature是可学习的，因为一上来要用query feature来预测mask，所以现在query feature是可学习的

• 第三个是dropout会影响模型的性能，同时让训练速度减慢，所以直接把dropout去掉

• 此外那，作者为了增加训练的效率，利用采样点来替代整个mask。简单来说就是原来计算loss，都是一整张图，每个像素，他的maks形状对不对，他的分类的对不对，一整张图，非常占内存，而且效率很低。

这里呢作者随机采样几个点，用采样的方法，相当于用像素更少的像素点，来去形成loss，这样能大幅节约我们训练每张图时使用的内存

详细介绍

笔记参考：
详细笔记

知乎提问-如何评价FAIR提出的图像分割方法Mask2Former，效果超过MaskFormer和K-Net?

作者：大大拉头
链接：https://www.zhihu.com/question/503340099/answer/2256299264
来源：知乎

1， 首先看标题，这个是叫做Universal Image Segmentation，应该是说想用一个model去建模所有的分割任务：语义分割，实例分割和以及全景分割。不同之前的一些Unified Segmentation（Max-Deeplab, K-Net, Maskformer），作者想表达的意思是他们model可以beat COCO上的各个分割任务上的最新的STOA，这个就是他们teaser的观点。

2， 接下来是模型本身，Mask2Former是基于MaskFormer的。
回顾下MaskFormer, 以全景分割为例，MaskFormer基于DETR的setting，

• 去掉了DETR里面的Heavy Segmentation Head 和 box prediction，额外增加一个pixel decoder出segmentation feature，
• 然后用DETR中的输出的object query和segmentation feature直接出mask的分类和分割，
  主要的insight是MaskFormer证明了只用mask classification就够了，给出了一个简洁的solid的baseline。

但是MaskFormer里面的两个问题没有解决，

• 一个是300 epoch的训练效率，
• 一个是大的显存和计算的开销。

因此，作者**基于上述的问题和最初的motivation(**一个模型取得三个不同分割任务STOA)，提出了几个改进，在节省训练的时间和cost的同时能够提升性能。

• 第一个是masked attention，相比于之前的cross attention，这个里面的attention affinity是一种稀疏的attention，大致思想有点类似于Sparse-RCNN中 对 Query Feature的ROI align 和 K-Net中的MaskGrouping等操作，只对有object的region做attention。
  看代码，这里的Mask0是由一个额外的Learnable query features 产生的

• 第二个改进是用了multi scale的特征，作者使用了类似于Deformable DETR decoder端的设置，在decoder端采用了multi scale的特征输入做attention。这个步骤对于提升small object的segmentation帮助很大。1/8 特征虽然最好，但是还是不够efficient。

• 第三个改进是一些简单有效的设计：
  第一个是使用类似于PointRend中点监督的方法来降低显存开销，这个的好处还有一点是可以训练更大的model，因此看作者的代码，他们使用了更多的decoder(9个>6个)来进行迭代更多的scale(3个scale)。
  第二个是更换cross attention和 self attention的位置以及去掉dropout等等。

此外相比之前MaskFormer，这里的pixel decoder用的是 Deformable DETR的形式去融合不同层的特征。pixel decoder 的增强可以看到对AP的影响更大，个人猜测还是small object的seg提升。