基于深度学习的图像语义分割算法：SETR（使用Transformer的语义分割）
字数 2413 2025-11-04 00:21:09

基于深度学习的图像语义分割算法：SETR（使用Transformer的语义分割）

题目描述
SETR是一种开创性的图像语义分割方法，它首次将标准的Vision Transformer架构直接应用于语义分割任务。在SETR之前，语义分割网络主要基于卷积神经网络。SETR的核心思想是将图像分割视为一个序列到序列的预测问题，利用Transformer强大的全局上下文信息建模能力，来替代CNN中通过堆叠卷积层和池化层来扩大感受野的方式。

解题过程

  1. 问题分析与核心思路

    • 传统CNN分割的局限：基于CNN的分割网络（如FCN、U-Net）依赖于局部卷积操作，需要深层网络和特殊模块（如空洞卷积、金字塔池化）来捕获长距离依赖关系，这可能导致细节信息丢失或计算复杂。
    • SETR的创新点：SETR摒弃了CNN的主干网络。它将输入图像分割成一系列固定大小的图像块，并将这些图像块线性映射为一维序列，作为Transformer编码器的输入。通过Transformer的自注意力机制，模型能够直接计算图像中任意两个位置（图像块）之间的关系，从而在网络的早期阶段就捕获全局上下文信息。
    • 核心任务：设计一个基于纯Transformer编码器的架构，并解决如何将Transformer输出的序列特征重新转换为二维空间特征图，以供分割解码器使用。

  2. 图像序列化（Image to Sequence）

    • 步骤1：图像分块：给定一张高分辨率输入图像 \(X \in \mathbb{R}^{H \times W \times C}\)（H为高，W为宽，C为通道数，通常C=3），将其分割成一系列规则的、不重叠的图像块。每个图像块的尺寸为 \(P \times P\)。
    • 步骤2：块展平与线性投影：将每个图像块展平为一个长度为 \(P \times P \times C\) 的向量。然后，通过一个可训练的线性投影层（全连接层）将每个展平后的向量映射到一个D维的嵌入空间。这个线性投影的作用类似于CNN中的卷积，用于提取块的底层特征。
    • 步骤3：添加位置编码：由于Transformer本身不包含位置信息，必须为每个图像块嵌入添加一个位置编码向量，以保留其在原始图像中的空间位置信息。通常使用可学习的一维位置编码。
    • 步骤4：构建输入序列：经过上述处理，我们得到了一个长度为 \(N = (H \times W) / P^2\) 的序列 \(Z_0 \in \mathbb{R}^{N \times D}\)，作为Transformer编码器的输入。

  3. Transformer编码器

    • 结构：SETR使用标准的Transformer编码器，由L个相同的层堆叠而成。每一层都包含一个多头自注意力模块和一个前馈神经网络，每个子层后面都应用了层归一化和残差连接。
    • 多头自注意力：这是核心组件。它允许模型同时关注来自不同位置的不同表示子空间的信息。对于序列中的每一个元素（图像块），自注意力机制能够计算出它与其他所有图像块之间的关联权重，从而聚合全局信息。
    • 输出：经过L层Transformer编码器处理后，我们得到一个富含全局上下文信息的特征序列 \(Z_L \in \mathbb{R}^{N \times D}\)。这个序列中的每个向量都包含了来自图像所有区域的上下文信息。

  4. 解码器设计：从序列恢复到空间图

    • 挑战：解码器的任务是将Transformer输出的序列 \(Z_L\) 重新转换为一个二维的特征图 \(F \in \mathbb{R}^{(H/P) \times (W/P) \times D}\)，并最终上采样到原图分辨率 \(H \times W\) 进行像素级分类。
    • SETR提出了两种解码器：
      • 朴素上采样（Naive Upsampling, Naive）：
        1. 序列到空间重塑：首先，将输出序列 \(Z_L\) 重塑（reshape）成一个二维特征图，尺寸为 \((H/P) \times (W/P) \times D\)。
        2. 卷积细化：使用一个或多个3x3卷积层对特征图进行微调，融合局部信息。
        3. 上采样：使用双线性插值或转置卷积，将特征图上采样回原图尺寸 \(H \times W\)，同时将通道数调整为类别数K。
        4. 像素分类：对每个像素位置应用Softmax函数，得到每个像素属于各个类别的概率分布。
      • 渐进式上采样（Progressive UPsampling, PUP）：
        1. 多阶段上采样：这是一种更精细的解码策略。它不是一步到位地上采样到原图大小，而是通过多个阶段逐步上采样（例如，先2倍，再2倍...）。
        2. 卷积融合：在每一个上采样阶段后，都使用卷积层来平滑上采样可能带来的伪影并融合特征。
        3. 优点：这种渐进式的方法通常能产生更光滑、细节保留更好的分割结果。

  5. 损失函数与训练

    • 损失函数：SETR使用标准的像素级交叉熵损失函数。对于每个像素，计算其预测的概率分布与真实标签的one-hot向量之间的交叉熵，然后对所有像素的损失求平均。
    • 训练过程：模型使用随机梯度下降或其变体进行端到端训练。由于Transformer模型参数较多，通常需要在大型数据集（如ImageNet）上进行预训练，然后在目标分割数据集（如Cityscapes, ADE20K）上进行微调。

总结
SETR算法通过将图像视为序列，并利用Transformer编码器强大的全局建模能力，为语义分割提供了一种全新的、非CNN的解决方案。其关键步骤在于图像序列化、Transformer编码和序列到空间图的解码。虽然SETR在捕获长距离依赖上优势明显，但其计算量随图像分辨率平方增长，且缺乏CNN固有的平移不变性等归纳偏置，这也是后续研究（如Swin Transformer）试图改进的方向。

基于深度学习的图像语义分割算法：SETR（使用Transformer的语义分割） 题目描述 SETR是一种开创性的图像语义分割方法，它首次将标准的Vision Transformer架构直接应用于语义分割任务。在SETR之前，语义分割网络主要基于卷积神经网络。SETR的核心思想是将图像分割视为一个序列到序列的预测问题，利用Transformer强大的全局上下文信息建模能力，来替代CNN中通过堆叠卷积层和池化层来扩大感受野的方式。 解题过程 问题分析与核心思路 传统CNN分割的局限 ：基于CNN的分割网络（如FCN、U-Net）依赖于局部卷积操作，需要深层网络和特殊模块（如空洞卷积、金字塔池化）来捕获长距离依赖关系，这可能导致细节信息丢失或计算复杂。 SETR的创新点 ：SETR摒弃了CNN的主干网络。它将输入图像分割成一系列固定大小的图像块，并将这些图像块线性映射为一维序列，作为Transformer编码器的输入。通过Transformer的自注意力机制，模型能够直接计算图像中任意两个位置（图像块）之间的关系，从而在网络的早期阶段就捕获全局上下文信息。 核心任务 ：设计一个基于纯Transformer编码器的架构，并解决如何将Transformer输出的序列特征重新转换为二维空间特征图，以供分割解码器使用。 图像序列化（Image to Sequence） 步骤1：图像分块 ：给定一张高分辨率输入图像 \( X \in \mathbb{R}^{H \times W \times C} \)（H为高，W为宽，C为通道数，通常C=3），将其分割成一系列规则的、不重叠的图像块。每个图像块的尺寸为 \( P \times P \)。 步骤2：块展平与线性投影 ：将每个图像块展平为一个长度为 \( P \times P \times C \) 的向量。然后，通过一个可训练的线性投影层（全连接层）将每个展平后的向量映射到一个D维的嵌入空间。这个线性投影的作用类似于CNN中的卷积，用于提取块的底层特征。 步骤3：添加位置编码 ：由于Transformer本身不包含位置信息，必须为每个图像块嵌入添加一个位置编码向量，以保留其在原始图像中的空间位置信息。通常使用可学习的一维位置编码。 步骤4：构建输入序列 ：经过上述处理，我们得到了一个长度为 \( N = (H \times W) / P^2 \) 的序列 \( Z_ 0 \in \mathbb{R}^{N \times D} \)，作为Transformer编码器的输入。 Transformer编码器 结构 ：SETR使用标准的Transformer编码器，由L个相同的层堆叠而成。每一层都包含一个多头自注意力模块和一个前馈神经网络，每个子层后面都应用了层归一化和残差连接。 多头自注意力 ：这是核心组件。它允许模型同时关注来自不同位置的不同表示子空间的信息。对于序列中的每一个元素（图像块），自注意力机制能够计算出它与其他所有图像块之间的关联权重，从而聚合全局信息。 输出 ：经过L层Transformer编码器处理后，我们得到一个富含全局上下文信息的特征序列 \( Z_ L \in \mathbb{R}^{N \times D} \)。这个序列中的每个向量都包含了来自图像所有区域的上下文信息。 解码器设计：从序列恢复到空间图 挑战 ：解码器的任务是将Transformer输出的序列 \( Z_ L \) 重新转换为一个二维的特征图 \( F \in \mathbb{R}^{(H/P) \times (W/P) \times D} \)，并最终上采样到原图分辨率 \( H \times W \) 进行像素级分类。 SETR提出了两种解码器： 朴素上采样（Naive Upsampling, Naive） ： 序列到空间重塑 ：首先，将输出序列 \( Z_ L \) 重塑（reshape）成一个二维特征图，尺寸为 \( (H/P) \times (W/P) \times D \)。 卷积细化 ：使用一个或多个3x3卷积层对特征图进行微调，融合局部信息。 上采样 ：使用双线性插值或转置卷积，将特征图上采样回原图尺寸 \( H \times W \)，同时将通道数调整为类别数K。 像素分类 ：对每个像素位置应用Softmax函数，得到每个像素属于各个类别的概率分布。 渐进式上采样（Progressive UPsampling, PUP） ： 多阶段上采样 ：这是一种更精细的解码策略。它不是一步到位地上采样到原图大小，而是通过多个阶段逐步上采样（例如，先2倍，再2倍...）。 卷积融合 ：在每一个上采样阶段后，都使用卷积层来平滑上采样可能带来的伪影并融合特征。 优点 ：这种渐进式的方法通常能产生更光滑、细节保留更好的分割结果。 损失函数与训练 损失函数 ：SETR使用标准的像素级交叉熵损失函数。对于每个像素，计算其预测的概率分布与真实标签的one-hot向量之间的交叉熵，然后对所有像素的损失求平均。 训练过程 ：模型使用随机梯度下降或其变体进行端到端训练。由于Transformer模型参数较多，通常需要在大型数据集（如ImageNet）上进行预训练，然后在目标分割数据集（如Cityscapes, ADE20K）上进行微调。 总结 SETR算法通过将图像视为序列，并利用Transformer编码器强大的全局建模能力，为语义分割提供了一种全新的、非CNN的解决方案。其关键步骤在于图像序列化、Transformer编码和序列到空间图的解码。虽然SETR在捕获长距离依赖上优势明显，但其计算量随图像分辨率平方增长，且缺乏CNN固有的平移不变性等归纳偏置，这也是后续研究（如Swin Transformer）试图改进的方向。