【语义分割】13、SegNeXt | 只要卷积用得好提升语义分割没烦恼

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论文：SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation

代码：https://github.com/Visual-Attention-Network/SegNeXt

出处：NIPS 2022

贡献点：

证明了使用简单的卷积 encoder （深度可分离条状卷积）仍可以达到比使用 vision transformer 更好的效果，且对细节处理更好，计算量也更少
在 ADE20K, Cityscapes，COCO-stuff，Pascal VOC，Pascal Context，iSAID 的语义分割任务上都取得了很好的效果

一、背景

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虽然 Transformer 相关方法占据了语义分割榜首，但本文作者就是要证明卷积网络依然能打，依然高效且效果好，能够比 Transformer 使用自注意力实现的编码网络更能提取上下文信息。

回顾一下之前表现较好的语义分割方法，如表 1 所示，作者认为一个好的方法要具有如下几个特征：

一个强的 backbone 作为 encoder：和 CNN 相比，Transformer 方法的 backbone 更强一些
多尺度信息交互：语义分割作为一个密集预测任务，需要处理不同尺度的目标
spatial attention：空间 attention 能够让模型通过语义区域内的区域优先级进行分割（也就是寻找空间中不同像素的关系来指导分割）
低计算复杂度：尤其是处理高分辨率图像（如遥感、城市场景），低分辨率图很重要

基于上述讨论，本文作者重新思考了卷积中的 attention，并且提出了一个更高效的 encoder-decoder 结构 MSCA（multi-scale convolutional attention）。

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语义分割模型一般可以分为两部分：encoder 和 decoder

Encoder：前期一般使用如 ResNet、ResNeXt、DenseNet 等分类网络，但由于分割是密集预测任务，所以后面就有了 Res2Net、HRNet、SETR、SegFormer、HRFormer、MPViT、DPT 等专门为语义分割设计的网络
Decoder：使用 decoder 可以从 encoder 编码特征中恢复更好的特征，会从多尺度感受野、多尺度语义特征、扩大感受野、加强边界信息、捕捉全局上下文等角度出发来实现

二、方法

2.1 Convolutional Encoder

Encoder 的结构类似 ViT，但还有些不同，没有使用 self-attention，使用了多尺度卷积 attention（multi-scale convolutional attention, MSCA, module）。

MSCA 的结构如图 2a 所示，包含三个部分：

深度可分离卷积来聚合局部特征
多分支深度可分离条状卷积，来捕捉多尺度上下文特征
1x1 卷积来建立不同分支之间的关系，1x1 卷积的输出作为 attention weights 来对 MSCA 的输入进行加权

MSCA 的公式如下：

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F 是输入特征
att 和 out 表示 attention map 和 output
i 表示第 i 个分支，如图 2b，Scale0 表示恒等连接
在每个分支，使用两个 depth-wise strip convolution 来近似标准的大核 depth-wise convolution ，每个分支的卷积核大小分别为 7、11、21

为什么选择 depth-wise strip convolution 呢：

strip conv 很轻量，标准的 7x7 卷积，可以使用一对儿 1x7 和 7x1 的卷积来实现
目标中有很多条状目标，如行人、电线杆等，strip conv 能够帮助提取条状目标特征

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将一系列 MSCA 堆叠起来后，就得到了 MSCAN，使用的层级结构，包括 4 个 stage，每个 stage 的空间分辨率分别为 $\frac{H}{4} \times \frac{W}{4}$ 、 $\frac{H}{8} \times \frac{W}{8}$ 、 $\frac{H}{16} \times \frac{W}{16}$ 、 $\frac{H}{32} \times \frac{W}{32}$ ，下采样是通过 3x3 s=2 的卷积 + BN 来实现的。

注意：MSCAN 里边都使用的 BN 而非 LN，也是经过实验证明 BN 效果更好

不同尺寸的模型结构如下：

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2.2 Decoder

图 3 展示了 3 种不同的 decoder 结构：

a：SegFormer 结构，是 MLP-based 结构
b：CNN-based 结构，这种结构的输出一般直接作为其他解码头的输入，如 ASPP、PSP 等
c：SegNeXt 结构：将 3 个 stage 的输入进行组合，然后提提取全局上下文特征。这里只使用了后三个 stage 的结果，这是因为 SegNeXt 是基于卷积的，第一个 stage 包含更多的低层特征，会影响效果，而且增加计算量。

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