PanopticSegFormer：Transformer引领的全景分割新高度

“PanopticSegFormer：使用Transformers提升全景分割性能” 本文介绍了一种名为PanopticSegFormer的新框架，该框架旨在改进全景分割任务的性能，结合了语义分割和实例分割的优势。全景分割是计算机视觉领域的重要任务，旨在将图像内容划分为“事物”（可数实例）和“东西”（背景或不可计数对象）两类。 PanopticSegFormer的创新之处在于它采用了Transformer架构，这种架构在自然语言处理和计算机视觉领域都表现出色。Transformer的引入带来了三个关键组件： 1. **深度监督掩码解码器**：这个组件对注意力模块进行逐层监督，使模型能够更快地聚焦于有意义的语义区域。这种深度监督策略提升了模型的学习效率，同时减少了训练所需的时间，对比可变形DETR，性能得到提高，训练速度翻倍。 2. **查询解耦策略**：此策略将查询集的职责分离，防止事物实例之间的相互干扰。这样可以更准确地区分不同的实例，降低混淆的可能性。 3. **改进的后处理方法**：针对冲突的掩码重叠，该策略通过同时考虑分类和分割质量来解决，提高了性能，且无需额外计算成本。 实验表明，PanopticSegFormer在COCO测试开发集上取得了最先进的结果，PQ（Panoptic Quality）达到56.2%，相比基线DETR模型提升了6.2%的准确性。此外，该方法还显示出了强大的零射击（zero-shot）鲁棒性，意味着它能在未见过的类别上表现出色。 图1展示了PanopticSegFormer与现有技术在COCOval2017拆分上的比较，显示了其在不同参数设置下的性能优势。这表明，即使在较低的参数量下，PanopticSegFormer也能保持较高的分割质量，证明了其效率和有效性。 PanopticSegFormer为全景分割提供了一个新的视角，通过Transformer架构和特定的设计决策，提高了模型的性能和训练效率，对于未来的研究和应用具有重要价值。