近期,Transformer在自然语言处理领域的成功,启发我们将其应用于图像分割任务,从而诞生了SETR(SEgmentation TRansformer)模型。 SETR模型概述 SETR模型的核心思想是将语义分割视为序列到序列的预测任务,采用纯Transformer作为编码器,结合多种解码器设计,实现了对图像的全局上下文建模,进而提升分割性能。 编码器设计 SETR的编...
Peng等人[37]提出了一种基于鸟瞰视角的 Transformer 架构进行路面分割。工作采用了一种轻量级的 Transformer 结构进行车道形状预测,首先将车道标记建模为回归多项式,然后通过 Transformer Query 和匈牙利拟合损失算法优化多项式参数。其他用于道路/车道分割的 Transformer 深度网络包括[13][39]。由于最近多模态融合是语义分割的...
以最近的 ViT 为基础,并将其扩展到语义分割。为此,本文依赖于与图像 patch 对应的输出嵌入,并使用逐点线性解码器(point-wise linear decoder)或一个 mask transformer 解码器从这些嵌入中获得类标签。本文利用了用于图像分类的预训练模型,并表明本文的模型可以在用于语义分割的中等规模数据集上微调它们,线性解码器已经...
从这篇文章开始,我们把深度学习语义分割的目光转向Transformer,即基于ViT的语义分割模型。在正式介绍Transformer分割网络之前,需要先了解一下ViT的分类网络。Vision Transformer (ViT)可以算是整个Visuier任务的backbone网络。 提出ViT模型的这篇文章题名为An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition...
我们提出了SegFormer,一个简单、高效但强大的语义分割框架,它将transformer与轻量级多层感知器(MLP)解码器结合起来。 SegFormer有两个吸引人的特点: 1)SegFormer包含了一个新的分层结构的transformer编码器,可以输出多尺度特征。该算法不需要位置编码,避免了在测试分辨率与训练分辨率不同时对位置码进行插值导致性能下降的问题...
Transformer谱聚类算法拉普拉斯矩阵Rayleigh-Ritz定理近年来,基于Transformer的图像语义分割模型在图像分割等领域取得了巨大成功.但Transformer中的多层多头自注意力机制使得其参数空间巨大,从而训练时间和推理时间都比较长.参数空间大导致需要大量的训练集才能达到理想效果,而这在诸如医学图像等领域中难以实现.此外,由于来自自然...
这个轻量级的Decoder结构相对于SETR的来说非常简单,避免了过多的计算量和复杂的调参工作。作者认为之所以这种简单的Decoder能够很好地工作,关键在于分层的Transformer Encoder比传统的基于CNN的Encoder具有更大的感受野。文中还证明了使用CNN作为backbone时,这种Decoder没有效果。
为了解决这些问题,我们提出了一种新的基于Transformer的双向前置交互框架,以有效地将多尺度图像特征聚合成更好的BEV特征表示,并执行BEV语义分割任务。 与现有的两种策略相比,我们提出的前置交互方法具有明显的优势。首先,我们提出的双向前置交互方法可以融合全局上下文信息和局部细节,从而能够向BEV空间传递更丰富的语义信息。
作者进一步提出了一种双指标评估系统,并构建了LTSS基准,以展示语义分割方法和长尾解决方案的性能。 作者还提出了一种基于 Transformer 的算法来改进LTSS,即基于频率的匹配器,它通过一对多匹配解决了过抑制问题,并自动确定每个类别的匹配 Query 数量。 鉴于这项工作的全面性和揭示问题的重要性,本工作旨在推动语义分割任务...
引入:复旦大学提出SETR:基于Transformer的语义分割 在本文中,我们旨在通过将语义分割视为序列到序列的预测任务来提供替代视角。具体来说,我们部署一个纯 transformer(即,不进行卷积和分辨率降低)将图像编码为一系列patch。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...