基于Transformer的开放词汇图像语义分割算法：Open-Vocabulary Transformer
字数 3125 2025-12-19 05:32:31

基于Transformer的开放词汇图像语义分割算法：Open-Vocabulary Transformer

题目描述

在传统的图像语义分割任务中，模型通常被训练来识别和分割一个预定义的、封闭的类别集合（例如，PASCAL VOC的20类或COCO的80类）。然而，真实世界是开放的，我们可能需要分割训练集中从未出现过的类别。开放词汇图像语义分割的目标就是让模型能够根据用户提供的任意文本描述（即“开放词汇”），来定位和分割图像中的相应区域。例如，给定一张图片和文本查询“一只戴着红色帽子的猫”，模型应能分割出符合该描述的猫的区域。

基于Transformer的开放词汇分割算法，如OVSeg或ZegFormer，通过利用大规模视觉-语言预训练模型（如CLIP）的知识，将分割问题转化为一个视觉-语言特征对齐的任务。核心挑战在于如何将图像区域的视觉特征与开放集合的文本描述在同一个语义空间中进行精确匹配。

接下来，我将为你循序渐进地解析这类算法的典型解题思路和关键步骤。

解题过程循序渐进讲解

第一步：问题定义与框架构建

  1. 输入：
    • 一张图像 \(I\)。
    • 一组文本描述（即类别名称或短语） \(T = \{t_1, t_2, ..., t_K\}\)，这些文本可以是模型在训练中从未见过的。
  2. 输出：
    • 一个与输入图像同尺寸的分割掩码 \(M\)，其中每个像素被分配一个标签，表明其属于哪个文本描述（或背景）。
  3. 核心思想：
    • 不再使用一个固定的、可学习的分类器（全连接层）来预测每个像素属于哪个封闭类别。
    • 取而代之的是，引入一个文本编码器，将开放的文本查询编码成语义向量（文本特征）。
    • 引入一个视觉编码器（通常是带有Transformer解码器的分割主干网络，如Mask2Former的框架），提取图像的区域性或像素级视觉特征。
    • 最终的分割决策，通过计算视觉特征与所有文本特征之间的相似度来完成。相似度最高的文本即被判定为该像素/区域的类别。

第二步：模型架构详解

一个典型的开放词汇Transformer分割模型（如ZegFormer）包含以下几个核心模块：

  1. 图像编码器与像素解码器：

    • 骨干网络：使用如ResNet、Swin Transformer等提取多尺度图像特征 \(F_{img}\)。
    • 像素解码器：通常是一个基于Transformer的解码器（例如，Mask2Former中的像素级注意力模块）。它的作用是接收骨干特征和一组可学习的“查询”向量，输出更精细的像素级视觉特征图 \(V \in \mathbb{R}^{H \times W \times C}\)，其中每个位置的特征向量都富含语义和位置信息。

  2. 文本编码器：

    • 直接利用预训练的CLIP文本编码器（通常是Transformer结构）。将其参数冻结（不参与训练或微调），以保证其强大的开放世界语义表征能力。
    • 对于每一个文本查询 \(t_k\)（例如“猫”），通过添加提示模板（如“a photo of a [CLASS]”）后输入文本编码器，得到对应的文本特征向量 \(f_k^{text} \in \mathbb{R}^{C}\)。对于K个查询，我们得到文本特征集合 \(F_{text} \in \mathbb{R}^{K \times C}\)。

  3. 视觉-语言特征对齐与匹配：

    • 这是最关键的一步。目标是让像素级视觉特征 \(V\) 和文本特征 \(F_{text}\) 在同一个语义空间中对齐。
    • 操作：对于视觉特征图 \(V\) 中的每一个空间位置 \((i, j)\) 的特征向量 \(v_{ij}\)，计算它与所有文本特征向量 \(f_k^{text}\) 的余弦相似度（或点积后接Softmax）。
      • 相似度计算：\(s_{ijk} = \frac{v_{ij} \cdot f_k^{text}}{||v_{ij}|| \cdot ||f_k^{text}||}\)
    • 生成分割掩码：这个相似度分数 \(s_{ijk}\) 本质上就是“像素(i, j)属于类别k”的未归一化概率。通过对所有K个类别计算相似度，并在K维度上应用Softmax，我们可以得到一个 “相似度得分图” \(S \in \mathbb{R}^{H \times W \times K}\)。
    • 最终的分割预测，就是为每个像素选择得分最高的那个文本类别：\(\hat{y}_{ij} = \arg\max_k S_{ijk}\)。

第三步：训练策略（如何教会模型对齐）

模型在训练时看不到“开放”的测试类别，那如何学习对齐能力呢？

  1. 利用已知类别的监督信号：

    • 在包含基础类别（如COCO的80类）的标准分割数据集上训练模型。
    • 训练时，文本查询 \(T\) 就是这些基础类别的名称。模型的目标是正确分割这些已知类别。
    • 损失函数：通常结合两种损失：
      • 掩码损失：如Dice Loss或交叉熵损失，用于监督预测的分割掩码与真实标注掩码的一致性。
      • 对齐损失：一种对比损失（如InfoNCE loss），显式地鼓励正样本（匹配的视觉-文本对）特征靠近，负样本特征远离。这迫使视觉编码器学习产生与CLIP文本特征空间兼容的视觉特征。

  2. 知识蒸馏（可选但有效）：

    • 为了进一步强化视觉-语言对齐，一些工作会引入一个预训练的CLIP图像编码器作为“教师”。
    • 具体做法：将整个图像或裁剪的区域送入CLIP图像编码器，得到图像级的CLIP视觉特征。
    • 然后，要求模型（学生）的像素解码器输出的全局平均池化后的视觉特征，与CLIP教师的图像级特征尽可能相似（使用L2或余弦相似度损失）。这相当于将CLIP的开放世界视觉知识蒸馏到分割模型中。

第四步：推理过程（处理真正开放的词汇）

  1. 用户提供任意一组新的文本描述 \(T_{new}\)（例如“独角兽”、“火星车”）。
  2. 使用冻结的CLIP文本编码器将这些新文本编码成特征向量 \(F_{text}^{new}\)。
  3. 将待分割图像输入训练好的模型，得到像素级视觉特征 \(V\)。
  4. 计算 \(V\) 与 \(F_{text}^{new}\) 中每个向量的相似度，生成 \(K_{new}\) 个通道的相似度得分图。
  5. 通过逐像素取argmax，得到最终基于新词汇的分割结果。

第五步：核心挑战与常见技巧

  • 域鸿沟：CLIP是在图像-文本对上训练的，其特征偏向于整体图像理解；而分割需要精细的像素级特征。通过像素解码器和对比损失来弥合这一差距。
  • 上下文混淆：文本“苹果”可能指水果也可能指公司。模型需要结合图像视觉上下文来消歧。Transformer的自注意力机制天然擅长建模长距离上下文依赖。
  • 背景处理：开放词汇中可能不包含“背景”这个类。常用技巧是引入一个可学习的“背景”文本特征向量，或者设定一个相似度阈值，低于阈值的像素被判定为背景。

总结

基于Transformer的开放词汇分割算法，其解题精髓在于抛弃封闭的分类头，拥抱开放的视觉-语言匹配。它通过一个强大的、预训练好的语言模型（CLIP文本编码器）作为“语义锚点”，并训练一个视觉编码器（Transformer分割网络）使其输出的特征能够与这些锚点精确对齐。这样，在遇到新词汇时，只需用同一个文本编码器将其映射到锚点空间，模型就能通过计算相似度来“认出”它。这个范式极大地拓展了图像分割模型的实用边界。

基于Transformer的开放词汇图像语义分割算法：Open-Vocabulary Transformer 题目描述 在传统的图像语义分割任务中，模型通常被训练来识别和分割一个预定义的、封闭的类别集合（例如，PASCAL VOC的20类或COCO的80类）。然而，真实世界是开放的，我们可能需要分割训练集中从未出现过的类别。 开放词汇图像语义分割 的目标就是让模型能够根据用户提供的任意文本描述（即“开放词汇”），来定位和分割图像中的相应区域。例如，给定一张图片和文本查询“一只戴着红色帽子的猫”，模型应能分割出符合该描述的猫的区域。 基于Transformer的开放词汇分割算法，如 OVSeg 或 ZegFormer ，通过利用大规模视觉-语言预训练模型（如CLIP）的知识，将分割问题转化为一个 视觉-语言特征对齐 的任务。核心挑战在于如何将图像区域的视觉特征与开放集合的文本描述在同一个语义空间中进行精确匹配。 接下来，我将为你循序渐进地解析这类算法的典型解题思路和关键步骤。 解题过程循序渐进讲解 第一步：问题定义与框架构建 输入 ： 一张图像 \( I \)。 一组文本描述（即类别名称或短语） \( T = \{t_ 1, t_ 2, ..., t_ K\} \)，这些文本可以是模型在训练中从未见过的。 输出 ： 一个与输入图像同尺寸的分割掩码 \( M \)，其中每个像素被分配一个标签，表明其属于哪个文本描述（或背景）。 核心思想 ： 不再使用一个固定的、可学习的分类器（全连接层）来预测每个像素属于哪个封闭类别。 取而代之的是， 引入一个文本编码器 ，将开放的文本查询编码成语义向量（文本特征）。 引入一个视觉编码器 （通常是带有Transformer解码器的分割主干网络，如Mask2Former的框架），提取图像的区域性或像素级视觉特征。 最终的分割决策，通过 计算视觉特征与所有文本特征之间的相似度 来完成。相似度最高的文本即被判定为该像素/区域的类别。 第二步：模型架构详解 一个典型的开放词汇Transformer分割模型（如ZegFormer）包含以下几个核心模块： 图像编码器与像素解码器 ： 骨干网络 ：使用如ResNet、Swin Transformer等提取多尺度图像特征 \( F_ {img} \)。 像素解码器 ：通常是一个基于Transformer的解码器（例如，Mask2Former中的像素级注意力模块）。它的作用是接收骨干特征和一组可学习的“查询”向量，输出更精细的 像素级视觉特征图 \( V \in \mathbb{R}^{H \times W \times C} \)，其中每个位置的特征向量都富含语义和位置信息。 文本编码器 ： 直接利用 预训练的CLIP文本编码器 （通常是Transformer结构）。将其参数冻结（不参与训练或微调），以保证其强大的开放世界语义表征能力。 对于每一个文本查询 \( t_ k \)（例如“猫”），通过添加提示模板（如“a photo of a [ CLASS]”）后输入文本编码器，得到对应的 文本特征向量 \( f_ k^{text} \in \mathbb{R}^{C} \)。对于K个查询，我们得到文本特征集合 \( F_ {text} \in \mathbb{R}^{K \times C} \)。 视觉-语言特征对齐与匹配 ： 这是最关键的一步。目标是让像素级视觉特征 \( V \) 和文本特征 \( F_ {text} \) 在同一个语义空间中对齐。 操作 ：对于视觉特征图 \( V \) 中的每一个空间位置 \((i, j)\) 的特征向量 \( v_ {ij} \)，计算它与所有文本特征向量 \( f_ k^{text} \) 的余弦相似度（或点积后接Softmax）。 相似度计算：\( s_ {ijk} = \frac{v_ {ij} \cdot f_ k^{text}}{||v_ {ij}|| \cdot ||f_ k^{text}||} \) 生成分割掩码 ：这个相似度分数 \( s_ {ijk} \) 本质上就是“像素(i, j)属于类别k”的未归一化概率。通过对所有K个类别计算相似度，并在K维度上应用Softmax，我们可以得到一个 “相似度得分图” \( S \in \mathbb{R}^{H \times W \times K} \)。 最终的分割预测，就是为每个像素选择得分最高的那个文本类别：\( \hat{y} {ij} = \arg\max_ k S {ijk} \)。 第三步：训练策略（如何教会模型对齐） 模型在训练时看不到“开放”的测试类别，那如何学习对齐能力呢？ 利用已知类别的监督信号 ： 在包含基础类别（如COCO的80类）的标准分割数据集上训练模型。 训练时，文本查询 \( T \) 就是这些基础类别的名称。模型的目标是正确分割这些已知类别。 损失函数 ：通常结合两种损失： 掩码损失 ：如Dice Loss或交叉熵损失，用于监督预测的分割掩码与真实标注掩码的一致性。 对齐损失 ：一种对比损失（如InfoNCE loss），显式地鼓励正样本（匹配的视觉-文本对）特征靠近，负样本特征远离。这迫使视觉编码器学习产生与CLIP文本特征空间兼容的视觉特征。 知识蒸馏（可选但有效） ： 为了进一步强化视觉-语言对齐，一些工作会引入一个 预训练的CLIP图像编码器 作为“教师”。 具体做法：将整个图像或裁剪的区域送入CLIP图像编码器，得到图像级的CLIP视觉特征。 然后，要求模型（学生）的像素解码器输出的 全局平均池化后的视觉特征 ，与CLIP教师的图像级特征尽可能相似（使用L2或余弦相似度损失）。这相当于将CLIP的开放世界视觉知识蒸馏到分割模型中。 第四步：推理过程（处理真正开放的词汇） 用户提供任意一组新的文本描述 \( T_ {new} \)（例如“独角兽”、“火星车”）。 使用 冻结的CLIP文本编码器 将这些新文本编码成特征向量 \( F_ {text}^{new} \)。 将待分割图像输入训练好的模型，得到像素级视觉特征 \( V \)。 计算 \( V \) 与 \( F_ {text}^{new} \) 中每个向量的相似度，生成 \( K_ {new} \) 个通道的相似度得分图。 通过逐像素取argmax，得到最终基于新词汇的分割结果。 第五步：核心挑战与常见技巧 域鸿沟 ：CLIP是在图像-文本对上训练的，其特征偏向于整体图像理解；而分割需要精细的像素级特征。通过像素解码器和对比损失来弥合这一差距。 上下文混淆 ：文本“苹果”可能指水果也可能指公司。模型需要结合图像视觉上下文来消歧。Transformer的自注意力机制天然擅长建模长距离上下文依赖。 背景处理 ：开放词汇中可能不包含“背景”这个类。常用技巧是引入一个可学习的“背景”文本特征向量，或者设定一个相似度阈值，低于阈值的像素被判定为背景。 总结 基于Transformer的开放词汇分割算法，其解题精髓在于 抛弃封闭的分类头，拥抱开放的视觉-语言匹配 。它通过一个强大的、预训练好的语言模型（CLIP文本编码器）作为“语义锚点”，并训练一个视觉编码器（Transformer分割网络）使其输出的特征能够与这些锚点精确对齐。这样，在遇到新词汇时，只需用同一个文本编码器将其映射到锚点空间，模型就能通过计算相似度来“认出”它。这个范式极大地拓展了图像分割模型的实用边界。