本文共 1449 字，大约阅读时间需要 4 分钟。

MaskFormer: 一种新型的语义、实例与全景分割方法

1. 引言

近年来，语义分割和实例分割等任务在计算机视觉领域取得了显著进展。传统的方法通常采用逐像素分类的方式解决语义分割问题，而实例分割则倾向于使用掩膜分类的方法。然而，这两种方法在模型结构和训练过程中存在一定的差异，且在高类别数情况下表现不够理想。

我们的关键观察：掩膜分类方法在语义和实例水平的分割任务中都具有足够的通用性，只需使用相同的模型架构、损失函数和训练流程即可统一处理。这一发现启发我们提出了一种新的模型——MaskFormer，旨在通过统一的掩膜分类框架实现语义、实例和全景分割任务。

2. 模型构建

MaskFormer的核心思想是通过预测一组二值掩膜，每张掩膜都与一个全局类别标签预测关联。这种方法简化了传统分割方法中复杂的多任务学习框架，使得模型设计更加轻量化。

在实现细节上，MaskFormer采用了Transformer架构，结合了跨注意力机制。与传统的自注意力机制不同，跨注意力机制允许模型从不同的嵌入序列中引入信息，从而更好地捕捉任务相关性。这种设计使得模型不仅能够处理图像数据，还能适应其他多模态输入形式。

3. 模型训练

MaskFormer的训练过程采用了标准的分类预训练策略。模型通过预训练任务（如图像分类）获得特征表示能力，在微调阶段针对目标分割任务进行优化。这种预训练+微调的策略能够充分利用大规模数据中的语义信息，同时快速适应特定分割任务需求。

在损失函数设计上，我们采用了带交叉熵损失的均值缩减损失函数。这一选择既保留了传统分类任务的稳定性，又能够有效地优化多任务预测结果。具体而言，模型预测的每个掩膜预测值与真实掩膜之间的差异被均值缩减损失函数所捕获，从而实现对多级分割任务的统一优化。

4. 模型预测

在预测阶段，MaskFormer通过对输入图像的特征提取生成一组预测掩膜。每个掩膜都与一个全局类别标签预测结果相关联。最终的分割结果可以通过掩膜的合成（如加权平均）得到。

这一过程的关键在于模型预测的速度和准确性。通过使用轻量化的Transformer架构，MaskFormer在保持较高分割质量的同时，显著提升了预测速度。这一特性使其在实际应用中具有较高的部署价值。

5. 实验结果

在多个基准数据集上，我们对比了MaskFormer与现有的最先进方法。实验结果表明，MaskFormer在语义分割（ADE20K数据集）和实例分割（COCO数据集）等任务中均表现出色。与传统的逐像素分类方法相比，MaskFormer在高类别数场景下的性能优势尤为明显。

此外，MaskFormer在全景分割任务中的表现也值得关注。通过统一的掩膜预测框架，我们能够同时解决语义、实例和全景分割问题，取得了与现有方法相当的效果。

6. 改进方向

尽管MaskFormer在多个任务中表现优异，但仍有以下改进空间：

7. 结论

MaskFormer的提出为语义、实例和全景分割任务提供了一种新的统一框架。通过简化分割任务的模型结构，MaskFormer在性能和速度之间实现了较好的平衡。未来，我们将继续探索该方法在更多分割任务中的应用潜力，同时优化模型架构以适应实际应用需求。