目前主要的方法都基于 CNN encoder-decoder 结构,encoder 用于从输入图片中抽取低分辨率的图像特征,decoder 再做上采样得到segmentation map从而为每个像素分类。 从Transformer 角度来抨击 CNN 模型,惯用的手段就是卷积处理图片全局(global)信息的能力不足。而全局上下文信息对于语义分割很重要。 在本文之前,已经有一些...
但我的问题是,Segmenter里这样cls直接与patch embeddings相乘,为什么能对类别划分奏效呢,可能我没有看源码也没有太深入研究吧,望大神指点一下。 3. SegFormer:Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers 未完待续… 发布于 2022-08-03 21:59 ...
基于这个元架构,现有的方法可以分为如下五个不同的方向来进行优化以及根据任务进行调整,如图 4 所示,每个方向有包含几个不同的子方向。 图4. Transformer-Based Segmentation 方法总结与对比 更好的特征表达学习,Representation Learning。强大的视觉特征表示始终会带来更好的分割结果。本文将相关工作分为三个方面:更好...
Transformer-Based Visual Segmentation: A Survey 前言Vision Transformers 为各种分割任务提供了强大、统一甚至更简单的解决方案。本调查全面概述了基于Transformers 的视觉分割,总结了最近的进展。本文首先回顾背景,包括问题定义、数据集和先前的卷积方法。接下来,总结了一个 meta 架构,它统一了所有最近基于 transformer 的...
Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation Abstract 1. Introduction Our approach: Segmenter 3.1. Encoder 3.2. Decoder Abstract 图像分割往往在图像 patch 的级别上模棱两可,并需要上下文信息达成标签一致。本文介绍了一种用于语义分割的 transformer 模型—Segmenter. ...
论文地址:https://arxiv.org/abs/2105.05633 1 引言 图像语义分割在单个图像块级别通常表现得比较模糊,文章提出了一种基于tansformer的语义分割模型,可以在网络传播过程中建模全局上下文信息。其网络结构是在ViT模型的基础上进行扩展,以适应语义分割任务。decod
vanilla Transformer有一个固定的和有限的attention span。在每个更新步骤中,该模型只能处理同一段中的其他元素,并且没有任何信息可以在分离的固定长度段之间流动。也就是说层数固定不够灵活,同时对于算力需求非常大,导致其并不适合处理超长序列。这种context segmentation会导致几个问题: ...
具体而言,作者部署了一个纯transformer(即不使用卷积和不存在分辨率降低的情况)来对图像按patch的顺序进行编码。借助在transformer的每层中建模的全局上下文,可以将此编码器与简单的解码器组合起来,以提供功能强大的分割模型,称为SEgmentation TRANSformer(SETR)。
通过在 transformer的每一层中建模全局上下文,此编码器可以与简单的解码器组合以提供功能强大的分割模型,称为SEgmentation TRansformer(SETR)。 本文将语义分割视为序列到序列的预测任务,在ADE20K上排名第一!表现SOTA!性能优于OCNet、GCNet等和Axial-DeepLab-XL网络 参考博客https://blog.csdn.net/amusi1994/article/...
Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation 论文:https://arxiv.org/abs/2105.05633 代码:https://github.com/rstrudel/segmenter 该方法“效果拔群”,可以很好地捕捉图像全局上下文信息! 要知道,就连取得了骄人成绩的FCN(完全卷积网络)都有“图像全局信息访问限制”的问题。(卷积结构在图像语义分割方面目前有...