CVPR 2023上大放异彩的弱监督语义分割新方案！

人工智能

2023-01-14 12:55:40

ToCo：弱监督语义分割的新范式

理解语义分割

语义分割是一种计算机视觉任务，它将图像中的每个像素分配到相应的语义类别。例如，一张包含猫和背景的图像可以被分割成一只猫和背景两个类别。传统语义分割方法需要大量人工标注数据，这对于处理大数据集来说既昂贵又耗时。

弱监督语义分割的兴起

弱监督语义分割（WSSS）应运而生，它利用未经人工标注的图像和少量人工标注的数据来训练语义分割模型。这极大地缓解了数据标注负担，使其成为处理大数据集的可行选择。

ViT 在 WSSS 中的挑战

ViT（Vision Transformer）是一种用于图像分类的强大模型，也被应用于 WSSS 任务。然而，ViT 在 WSSS 中面临过度平滑问题，即模型对相邻像素分配相同的语义类别，这会降低模型精度。

ToCo：解决过度平滑问题的创新解决方案

本文提出了 ToCo，一种基于 Token 对比的 WSSS 新范式。ToCo 的核心思想是利用 ViT 生成的 Token 之间的对比信息来指导模型学习。

ToCo 的运作方式

ToCo 的运作方式如下：

分组 Token： 将 ViT 生成的 Token 分组，以便在组内进行比较。
计算相似性： 计算每个组内 Token 之间的相似性。相似性高的 Token 被视为属于相同的语义类别。
对比指导学习： 利用对比信息指导模型学习。对于相似性高的 Token，模型会将它们分配给相同的语义类别；对于相似性低的 Token，模型会将它们分配给不同的语义类别。

ToCo 的优势

ToCo 具有以下优势：

解决过度平滑问题，提高模型精度
利用对比信息指导学习，增强语义表示能力
在 PASCAL VOC 2012 数据集上的实验结果表明，ToCo 优于其他 WSSS 方法

代码示例

以下代码示例演示了如何使用 ToCo 训练 WSSS 模型：

import torch
from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import VOCSegmentation

# 数据集准备
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))])
train_dataset = VOCSegmentation(root='./data', year='2012', image_set='train', download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)

# 模型和优化器
model = ToCo()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练循环
for epoch in range(100):
    for images, labels in train_loader:
        outputs = model(images)
        loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()