CVPR 2023: OneFormer One Transformer To Rule Universal Image Segmentation
本文通过六个分类标准分析了图像分割领域的研究主题：语义分割、实例分割和全景分割；专用架构、全景架构和通用架构；单任务训练与多任务训练；静态模型与动态模型；标准分割损失与对比损失；统一指标与任务特定指标等。OneFormer 作为本文的研究对象，在上述六个方面均表现出独特的创新性：
通用性：OneFormer 采用单一Transformer架构，在语义、实例和全景分割三个级别上实现强大的性能。
统一架构：通过多任务训练策略，在所有三个任务中使用单一模型进行统一处理。
多任务学习：利用“任务令牌”方法动态调整模型行为以适应不同任务需求。
跨任务学习：结合查询文本对比损失与标准分割损失，提升模型的任务间区分能力。
统一指标导向：重点关注全景分割质量及总体分割准确性等统一指标。
OneFormer 的创新性主要体现在其对图像分割领域的全面性和灵活性上，并与其他专注于单一或两个细分领域的研究形成鲜明对比。其目标不仅是实现某一特定水平的性能优势（如语义或实例分割），更是追求在所有三个层次上的均衡发展。这种追求不仅提升了模型的整体性能表现能力（SOTA），还为后续研究指明了更灵活高效的改进方向。
我们使用以下六个分类标准或者特征来分析本文的研究主题：
1. 分割级别:
- 语义分割: 关注的是理解整个场景，通过给每个像素分配特定的语义类别，例如天空、道路、人、建筑等。 就像给拼图的每一块单独贴标签一样。 想像一下画一幅壁画，每一笔都为更大的画面做出贡献。
- 实例分割: 这不仅仅是识别类别，而是将场景中的各个对象隔离出来。 它识别并描绘每个对象实例的边界，就像将野生动物图片中的不同动物分开一样。 想像一下放大壁画并勾勒出每个独特生物的轮廓。
- 全景分割: 这结合了语义分割和实例分割，从而对场景有更全面的理解。 它区分对象实例和“stuff”区域，例如地面或背景。 想像一下为壁画添加细节，突出每个动物的独特特征并将它们与周围环境区分开来。
2. 架构设计:
- 专用架构: 这些模型是专门为单个分割任务设计的。 例如，Mask R-CNN 主要是一个实例分割模型，而 DeepLab 主要是一个语义分割模型。 它们在预定用途上工作良好，但缺乏通用性。 想像一下为不同的绘画任务使用不同的工具 - 大面积的刷子、细节的细尖笔等。
- 全景架构: 这些架构试图在一个框架内统一语义和实例分割。 虽然方便，但它们通常需要对每个任务进行单独的训练，这限制了它们的效率。 这就像尝试使用一个工具完成所有绘画任务 - 它可能有效，但可能不是每个步骤的最佳选择。
- 通用架构: 这些架构旨在通过一个统一的训练过程在所有三个任务上获得强大的性能。 目标是拥有一个单一、通用的工具，可以有效地处理所有绘画任务，从填充大面积到添加复杂细节。 OneFormer 属于这一类，旨在成为图像分割的一站式解决方案。
3. 训练范式:
- 单任务训练: 这一过程指的是模型专注于执行一个特定的分割任务。例如，在COCO数据集上进行Mask R-CNN的训练时（该数据集仅提供实例分割的真实标注信息），这种配置能够显著提升了实例分割性能（尽管这种效果可能不适用于其他类型的任务）。这与集中培养某一类特殊的技能相类似（如绘画技巧），而不追求广泛的应用性。
- 多任务训练: 该方法涉及将模型设计用于同时处理多个不同的分割问题（即多标签分类）。通过同时向模型输入不同类型的特征表示（ground truth），系统能够促使模型能够学习到更具概括性的特征表示（从而在多个问题上均获得更好的表现）。类似于集中培养多种绘画技巧以提升艺术造诣（OneFormer采用了这一方法论，在实验阶段对所有三个分割任务均提供了真实标注信息）。
4. 任务条件:
- 静态模型: 静态模型在处理任何分割任务时都执行相同的推理逻辑。 类似于拥有始终采用固定绘画风格的画笔，在追求不同效果时需要更换不同的工具或技巧。 尽管这种设计具有便利性，在某些情况下它可能不是最佳选择。
- 动态模型: 动态模型能够根据不同的推理任务调整其行为模式。 它们可以根据不同的需求切换不同的工作模式，在艺术创作中类似于运用不同类型的颜料或画具来满足 varied artistic demands. OneFormer采用了基于动态架构的方法，并通过引入专门的任务指示机制来实现多模态分割能力。
5. 损失函数:
- 标准分割损失: 这侧重于最小化模型预测与每个像素的 ground truth 之间的误差，针对每个单独的任务。 它就像一个反馈机制，引导模型提高其在每个特定任务中的准确性。
- 对比损失: 这超越了个别预测，并鼓励模型学习更好的任务间和类间区分。 它促使模型不仅要准确，还要区分不同的任务和对象类别，这可能会导致所有任务的泛化能力更好。 OneFormer 在训练过程中使用查询-文本对比损失来实现这一效果。
6. 性能指标:
- 任务特定指标: 此类指标专门用于评估模型在独立的图像分割任务中的性能表现。 其中, mIoU 常用于语义分割场景, 而 AP 则主要应用于实例分割领域. 这些指标能够揭示模型在各个具体任务中的独特优势与局限性.
- 统一指标: 此类指标则侧重于从整体上衡量模型对多个图像分割任务的支持能力. 如全景式的分割质量评价标准或综合性的全局分割准确度作为衡量基准. 这种方法能够更加全面地反映模型处理复杂图像划分问题的能力.
通过深入分析这六个关键标准及其在文献研究中的应用实践, 可以更全面地理解图像分割领域中各种方法的独特之处以及面临的挑战。 各研究者在遵循这些核心标准时所采取的具体策略对其模型性能及适用范围产生了显著影响。 基于这六个核心指标构建了一个系统化的框架用于分类和评估图像分割方法。 通过对现有文献的系统梳理与分析, 能够基于这些关键指标量化比较各类图像分割算法的优势与不足, 并对未来研究趋势提供有价值的参考依据。
OneFormer（本文）在六个分类标准中的类型及原因分析
1. 分割级别:
- 通用: 专为实现语义、实例及全景分割三大层次的任务设计的一体化学习框架。该框架通过统一的训练框架，在单一学习过程中实现了语义理解、实例识别以及全局场景感知三大任务的强健性能表现。其展现出比现有研究中专注于一个或两个层次的研究方法更好的性能。
2. 架构设计:
- 通用架构: OneFormer 基于单一Transformer架构整合所有三个任务，在相较于需要分别训练各任务的专用或全景架构相比更具效率并具备广泛的适用性。
3. 训练范式:
- 多任务训练: OneFormer 采用了多任务学习策略，在其训练过程中综合运用了来自三个不同领域的标注数据。这一做法使模型得以挖掘各任务间的内在关联，并成功提升了其在不同层次上的概括能力。
4. 任务条件:
- 动态模型: OneFormer 在推理过程中采用"任务令牌"方法来灵活地为各个具体任务调整模型。这使得它能够根据实际情况调节其行为，并针对每个所需层次优化性能。
5. 损失函数:
分段划分损失 + 查询相关损失: OneFormer 通过融合分段划分损失与查询相关损失实现目标。该方法旨在满足准确性要求的同时显著提升任务间的区分度和类别间的辨别能力。
6. 性能指标:
- 统一标准: OneFormer 强调全面评估标准, 包括全局分割性能与整体分割精度, 这一特点使其在各个层级上均展现出卓越的能力。
依据:
本文阐述了在三个分割任务上采用单个模型达成SOTA性能的技术细节，并表明该方法侧重于通用性问题。
通过统一采用Transformer架构的设计理念与传统专门化或全景化方法形成对比。
基于所有任务共享 ground truth 的多目标训练方案体现了该方法对跨领域学习及泛化能力的决心。
通过引入task token这一技术手段增强了动态模型的表现力。
综合运用标准与对比损失进行优化处理展示了该方法对单个任务准确性和跨领域整体泛化的关注程度。
特别强调了统一评价指标的重要性，在多个层级上展现了该方法强劲的整体性能。
总体而言，OneFormer代表了图像分割领域向更加统一和灵活方向迈进的关键一步。它在这些标准下的分类工作凸显了其创新方法，并对这一领域的发展产生了潜在影响。
OneFormer与其他图像分割研究的区别:
- 雄心壮志: 许多现有的框架专注于在一两个分割任务上做到最好（例如语义或实例分割），而 OneFormer 则将目标定为通吃所有. 它旨在使用单一统一的模型和训练过程 在所有三个主要分割级别上实现最先进 (SOTA) 性能: 语义、实例和全景分割。 这与更专门的方法形成了鲜明对比。
- 统一架构: 为了实现其通用目标，OneFormer 采用单一Transformer架构 来处理所有三个任务。 这与其他可能为每个任务使用单独架构或依赖于需要针对每个级别进行单独训练的更复杂全景架构的研究形成了对比。 OneFormer 的统一设计简化了流程，并有可能提高效率和通用性。
- 多任务训练，更进一步: OneFormer 利用多任务训练范式 ，在训练过程中利用所有三个分割任务的 ground truth。 这使得模型能够学习任务间关系 并在所有级别上开发可迁移知识。 然而，OneFormer 通过引入**“任务令牌”方法**更进了一步。 这在推理过程中动态地为特定任务调整模型，使其能够根据每个所需的分割级别调整其行为并优化性能。
- 超越个体准确性: 虽然个体任务的准确性很重要，但 OneFormer 不仅限于此，它还结合了查询文本对比损失 和标准分割损失。 这促使模型学习不仅要提高任务特定的准确性，还要提高更好的任务间和类间区分 。 这可能会导致所有任务的整体性能和泛化能力得到改善。
- 专注于统一指标: 与可能只关注个体任务指标的研究不同，OneFormer 优先考虑统一指标 ，如全景分割质量和总体分割准确性。 这反映了它致力于在所有三个级别上实现强劲性能，并证明了它在处理图像分割的全部挑战方面的有效性。
差异可视化:
可将其视为由三个典型特征组成的山峦，在这一视觉模型中分别对应着语义识别、实例分割及全景视角分析这三个关键维度。传统的处理方式可能倾向于分别运用多种手段去攻克各个独立的目标；而我们提出的OneFormer系统则致力于通过单一平台实现对这一复杂地形的整体覆盖。该系统通过多任务训练与动态适应机制协同工作，能够高效地覆盖整个区域并同时满足语义、实例及全景分割的需求。
总体而言，OneFormer凭借其在图像分割领域的雄心壮志脱颖而出。它通过整合统一架构、多任务训练方案以及动态条件设置，并特别关注不同任务间的区分问题及统一评价指标的应用，在这一领域实现了更为简洁高效的解决方案。