SETR：序列到序列视角下语义分割的重新思考

引言

语义分割在计算机视觉领域已成为一项至关重要的任务，其目的是理解图像中每个像素的语义含义。传统方法通常采用编码器-解码器架构，其中编码器用于提取图像特征，而解码器用于将这些特征映射到语义标签。然而，这种方法的局限性在于，它忽略了图像中的全局上下文和像素之间的长距离依赖关系。

SETR：序列到序列语义分割

最近，基于Transformer的神经网络模型在自然语言处理任务中取得了巨大的成功。Transformer擅长捕获序列数据中的长距离依赖关系，并能够对整个序列进行建模。受此启发，CVPR 2021的一篇论文提出了SETR（序列到序列语义分割变换器），将语义分割视为序列到序列的预测任务。

方法

SETR采用Transformer作为编码器，提取图像的全局特征表示。然后，它使用三种不同的解码器架构来生成语义标签：

1. 平行的解码器： 将Transformer编码器的输出并行解码为像素标签。
2. 渐进的解码器： 逐行解码，其中每个像素标签都取决于其前面的标签。
3. 自回归解码器： 一次一个像素地解码，其中每个像素标签都取决于其前面的标签和编码器的输出。

实验结果

在Cityscapes和ADE20K数据集上的实验表明，SETR在准确性和效率方面都取得了最先进的结果。与传统的编码器-解码器方法相比，它显着提高了语义分割的性能，尤其是在处理具有复杂几何形状和背景杂乱的图像时。

技术指南

实施SETR

1. 从Github克隆SETR的官方代码库。
2. 准备Cityscapes或ADE20K数据集。
3. 训练SETR模型。

使用SETR

1. 加载预训练的SETR模型。
2. 输入图像作为模型的输入。
3. 获取图像的语义分割结果。

代码示例

import torch
import setr

# 加载预训练的SETR模型
model = setr.setr_resnet50()

# 加载图像
image = torch.rand(1, 3, 512, 512)

# 执行语义分割
output = model(image)

# 获取语义分割结果
segmentation_mask = output.argmax(dim=1)

结论

SETR代表了语义分割领域的一次重大进步，它通过将Transformer模型应用于序列到序列任务，重新定义了这一任务。它的出色性能和效率使其成为各种视觉任务的宝贵工具。随着计算机视觉的持续发展，我们期待着SETR和其他基于Transformer的方法在该领域的进一步创新和突破。