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FPT:又是借鉴Transformer,这次多方向融合特征金字塔 | ECCV 2020

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论文提出用于特征金字塔的高效特征交互方法FPT,包含3种精心设计的特征增强操作,分别用于借鉴层内特征进行增强、借鉴高层特征进行增强以及借鉴低层特征进行增强,FPT的输出维度与输入一致,能够自由嵌入到各种包含特征金字塔的检测算法中,从实验结果来看,效果不错

 

来源:晓飞的算法工程笔记 公众号

 

论文: Feature Pyramid Transformer

论文地址:https://arxiv.org/abs/2007.09451

 

论文代码:https://github.com/ZHANGDONG-NJUST/FPT

 

Introduction

讲论文前先捋一下CNN网络结构相关的知识,论文的思想主要来自两个,一个是特征金字塔结构,一个是Non-local网络:

 

首先是特征金字塔,如图1a,CNN网络以层级结构的形式逐层提取更丰富的特征,然后使用最后的特征层进行预测。但对于一些小物体而言,最后一层的特征图往往没有足够的像素点进行预测。为了更好地对不同大小的物体进行预测,人们提出图1b的金字塔特征,大物体使用高层的粗粒度特征,小物体使用底层的细粒度特征。对于一些pixel-level任务,比如语义分割,需要综合不同层的上下文信息进行细致的预测,所以就需要图1c的预测结构。

 

其次是Non-local network,该网络借鉴了NLP模型的Self-attention思想,如图1d所示,能够借鉴特征图上的其它特征点来对当前特征点进行增强。

 

基于上面两个思想,论文提出了FPT(Feature Pyramid Transformer),结构如图1e所示,核心在特征金字塔上进行类似Non-local的特征增强,然后再使用多层特征进行预测。FPT设计了3种特征增强操作,也是论文的主要贡献:

 

ST(Self-Transformer):跟non-local操作一样在对当前层进行特征增强。

 

GT(Grounding Transformer):这是top-down形式的non-local操作,将高层特征(尺寸小的)分别用于低层特征的增强。

 

RT(Rendering Transformer):这是bottom-up形式的non-local操作,将低层特征(尺寸大的)分别用于高层特征的增强。

 

Feature Pyramid Transformer

FPT的特征转换流程如图2所示,输入为金字塔特征,首先对每层特征分别进行ST、GT、RT特征增强得到多个增强后的特征,然后对增强的特征按尺寸进行排序,将相同大小的特征concate到一起,通过卷积将增强后的特征维度恢复到输入时的相同维度。

 

Non-Local Interaction Revisited

 

由于论文提出的特征增强操作与non-local操作有很大关系,这里需要先介绍下non-local的思想。常规non-local操作的输入为单特征图上的queries(Q), keys(K)和values(V),输出与尺寸相同的增强特征:

,,,、和为对应的线性变换,和为特征图上的第和位置上的特征,为相似度函数,默认为点积,为归一化函数,默认为softmax,为权重集成函数,默认为矩阵相乘,为输出特征图的第位置上的特征。

Self-Transformer

 

ST为改进版non-local操作,如图1a所示,主要有两点不同:

 

将和分为部分,然后计算每部分的每组和相似度分数

 

相似度计算使用改进的MoS(Mixture of Softmaxes)函数:为特征集成时的权重,为可学习的线性变换,为所有的均值。

 

基于上述的改进,ST定义为:

Grounding Transformer

 

GT是top-down形式的non-local操作,如图2c所示,借用高层的粗粒度特征来增强低层的细粒度特征。在计算时,相似度计算由点积替换为更高效的欧氏距离:

 

,。GT跟ST一样将和分为部分,完整的定义为:

在特征金字塔中,高低层特征分别包含图片的全局和局部信息,而对于语义分割任务,不需要关注过多高层的全局信息,更多的是需要query位置附近的上下文信息,所以图3b的跨层卷积对语义分割任务十分有效。由于GT操作是全局计算,所以论文提出了局部约束(Locality-constrained)的GT操作LGT,如图3c所示,每个只与高层局部区域的和进行计算。高层局部区域以对应的位置为中心,边长(square size)为固定值。如果高层的局部区域越出了特征图,则使用0代替。

 

Rendering Transformer

 

与GT相反,RT是bottom-up形式的non-local操作,借用低层的细粒度特征来增强高层的粗粒度特征。RT也是局部约束(Locality-constrained)的,以channel-wise进行计算的,定义高层特征为,低层特征为和,计算步骤包含如下:

 

对和进行全局平均池化得到权重。

 

使用权重对进行加权得到。

 

对进行带stride的卷积下采样得到。

 

使用卷积对进行调整,并与相加,再过一层卷积后输出。

 

完整RT的定义为:

为外积函数,为带stride的卷积,为用于调整的卷积,为包含卷积的特征相加函数。

 

Experiments

在COCO上与其它算法的对比实验。

在多个数据集上的进行语义分割性能对比。

 

Conclusion

 

论文提出用于特征金字塔的高效特征交互方法FPT,包含3种精心设计的特征增强操作,分别用于借鉴层内特征进行增强、借鉴高层特征进行增强以及借鉴低层特征进行增强,FPT的输出维度与输入一致,能够自由嵌入到各种包含特征金字塔的检测算法中,从实验结果来看,效果不错。

 

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