简介：本文介绍了CVPR2021上提出的SETR模型，该模型通过将语义分割视为序列到序列的预测任务，采用纯Transformer作为编码器，重新定义了语义分割的模型设计，实现了在多个基准数据集上的卓越表现。
在计算机视觉领域，语义分割是一项重要的任务，旨在将图像中的每个像素分类为预定义的类别。随着深度学习的发展，全卷积网络（FCN）及其编码器-解码器架构已成为语义分割的主流方法。然而，这些方法在建模长距离依赖关系方面存在局限。近期，Transformer在自然语言处理领域的成功，启发我们将其应用于图像分割任务，从而诞生了SETR（SEgmentation TRansformer）模型。
SETR模型的核心思想是将语义分割视为序列到序列的预测任务，采用纯Transformer作为编码器，结合多种解码器设计，实现了对图像的全局上下文建模，进而提升分割性能。
SETR的编码器部分摒弃了传统的卷积层堆叠结构，转而采用纯Transformer架构。具体地，编码器首先将输入图像分解为固定大小的补丁（patch）网格，每个补丁通过线性嵌入层转换为特征向量，形成一系列的补丁嵌入向量。然后，这些向量被输入到Transformer中，通过多层多头自注意力（MSA）和多层感知机（MLP）块进行特征表示学习。由于Transformer的每一层都不进行空间分辨率的下采样，因此能够全局建模图像上下文，为语义分割提供了全新的视角。
为了评估编码器部分的特征表示，SETR论文设计了三种不同的解码器方式，并选择了其中效果最好的解码器与Transformer编码器组合成最终的SETR模型。
Naive Upsampling（Naive）：采用简单的两层网络（1×1卷积+BatchNorm+ReLU+1×1卷积）将编码器输出的特征映射到类别空间，然后通过双线性上采样恢复到原始图像分辨率。
Progressive Upsampling（PUP）：采用渐进式上采样策略，交替使用卷积层和上采样操作，逐步将特征图的分辨率提升至原始图像大小。这种方法有助于减少一步上采样可能引入的噪声。
Multi-Level Feature Aggregation（MLA）：采用多级特征聚合策略，将来自不同Transformer层的特征表示作为输入，通过多流网络进行特征融合，最后通过上采样恢复图像分辨率。这种方法能够充分利用Transformer各层的特征信息，提升分割性能。
SETR模型在多个基准数据集上取得了卓越的表现，包括ADE20K、Pascal Context和Cityscapes等。特别是在ADE20K测试服务器上，SETR模型在提交当天就获得了第一名，证明了其强大的分割能力。
SETR模型的成功不仅在于其创新的模型设计，更在于其将Transformer的序列建模能力应用于图像分割任务的实践。这一尝试为未来的语义分割研究提供了新的思路。随着Transformer在视觉领域的不断发展和完善，我们有理由相信，基于Transformer的语义分割模型将在更多复杂场景中展现出其独特的优势。
本文介绍了CVPR2021上提出的SETR模型，该模型通过将语义分割视为序列到序列的预测任务，采用纯Transformer作为编码器，结合多种解码器设计，实现了对图像的全局上下文建模，进而提升了分割性能。SETR模型的成功为语义分割领域的研究提供了新的视角和思路，也为未来的研究提供了宝贵的经验和启示。
通过本文的介绍，希望读者能够对SETR模型有一个清晰的认识，并了解到其在语义分割任务中的卓越表现。同时，也期待更多的研究者能够在此基础上进行进一步的探索和创新，推动语义分割领域的发展。