基於CLIP的開放詞彙語義分割：CLIPer如何分層提升CLIP的空間表示能力

核心概念

本文提出了一種名為CLIPer的全新分層框架，透過整合CLIP早期層級的嵌入和注意力圖，以及利用Stable Diffusion的注意力圖進行細節補償，有效提升了CLIP在開放詞彙語義分割任務中的空間表示能力。

摘要

論文資訊

標題：CLIPer: Hierarchically Improving Spatial Representation of CLIP for Open-Vocabulary Semantic Segmentation
作者：Lin Sun, Jiale Cao, Jin Xie, Xiaoheng Jiang, Yanwei Pang
發表日期：2024年11月21日

研究目標

本研究旨在提升對比語言-圖像預訓練模型（CLIP）在開放詞彙語義分割任務中的表現，特別是針對CLIP圖像級別監督模型在像素級別分割任務中空間表示能力不足的問題。

方法

研究者提出了一種名為CLIPer的全新分層框架，該框架包含兩個主要模塊：

1. 早期層級融合模塊: 該模塊整合了CLIP圖像編碼器早期層級的嵌入和注意力圖，以提升輸出嵌入的空間一致性。具體而言，該模塊首先計算所有早期層級注意力圖的平均值，並用其替換最後一層的原始自注意力圖。然後，將所有層級的嵌入輸入到最後一層，生成多個輸出嵌入。最後，計算這些輸出嵌入與文本嵌入之間的餘弦相似度，並取平均值作為粗略分割圖。
2. 細節補償模塊: 該模塊利用Stable Diffusion的注意力圖來優化粗略分割圖的局部細節。具體而言，將圖像和空文本提示輸入到Stable Diffusion中，獲取最高空間分辨率下的多頭自注意力圖。然後，通過矩陣鏈乘法融合這些注意力圖，並利用融合後的注意力圖來優化粗略分割圖，最終生成細節更加精確的像素級別分割圖。

主要發現

實驗結果表明，CLIPer在多個語義分割數據集上均取得了優於現有方法的表現。例如，在使用ViT-L骨幹網絡的情況下，CLIPer在VOC和COCO Object數據集上的mIoU分別達到了69.8%和43.3%，顯著優於現有的基於CLIP的開放詞彙語義分割方法。

主要結論

CLIPer通過分層提升CLIP的空間表示能力，有效地解決了CLIP在開放詞彙語義分割任務中的局限性，為該領域的研究提供了一種新的思路。

優點

• 無需訓練即可直接應用於開放詞彙語義分割任務。
• 分層框架設計有效提升了CLIP的空間表示能力。
• 在多個數據集上均取得了優於現有方法的表現。

局限性

• 對於微小物體的分割效果還有待提升。
• 推理速度相對較慢。

未來研究方向

• 研究如何將CLIPer應用於更高分辨率的圖像。
• 探索更快速、更輕量級的細節補償方法。

統計資料

使用 ViT-L 骨幹網絡時，CLIPer 在 VOC 數據集上的 mIoU 達到 69.8%，在 COCO Object 數據集上的 mIoU 達到 43.3%。
在 VOC 數據集上，CLIPer* 的推理速度為 47 毫秒，而 CLIPer 的推理速度為 192 毫秒。
與其他基於 CLIP 的方法相比，CLIPer 在所有數據集上的圖像級別分類指標（mAP、F1、P 和 R）均取得了最佳結果。

引述

"The key is to improve spatial representation of image-level CLIP, such as replacing self-attention map at last layer with self-self attention map or vision foundation model based attention map."
"We observe that, the embeddings and attention maps at early layers can preserve spatial structural information."
"We utilize the embeddings and self-attention maps at early layers to fully exploit spatial information within CLIP. Subsequently, we perform fine-grained compensation using diffusion model to further improve local details."

從以下內容提煉的關鍵洞見

CLIPer: Hierarchically Improving Spatial Representation of CLIP for Open-Vocabulary Semantic Segmentation

by Lin Sun, Jia... 於 arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13836.pdf

深入探究

如何將 CLIPer 與其他視覺語言模型（如 ALIGN、OpenCLIP）結合，進一步提升開放詞彙語義分割的性能？

將 CLIPer 與其他視覺語言模型結合是一個很有前景的研究方向，可以從以下幾個方面提升開放詞彙語義分割的性能：

更强大的視覺表徵: ALIGN 和 OpenCLIP 等模型在更大規模的圖像-文本數據集上進行了訓練，擁有更强大的視覺表徵能力。可以利用這些模型替換或增強 CLIPer 中的圖像編碼器，提取更豐富、更準確的圖像特徵，進而提升分割精度。例如，可以使用 OpenCLIP 替換 CLIPer 中的 ViT 骨幹網絡，或將 ALIGN 的圖像編碼器與 CLIPer 的早期層融合模塊結合。

更豐富的語義信息: ALIGN 和 OpenCLIP 等模型在訓練過程中學習了更廣泛的語義概念，可以提供更精確的文本嵌入。可以利用這些模型的文本編碼器生成更具辨別力的文本嵌入，進而提升 CLIPer 對不同語義類別的区分能力。例如，可以使用 OpenCLIP 的文本編碼器生成更豐富的類別描述嵌入，或將 ALIGN 的文本編碼器與 CLIPer 的文本相似度計算模塊結合。

多模態融合: 可以探索更有效的跨模態信息融合策略，將不同模型的優勢結合起來。例如，可以設計注意力機制，根據圖像區域和文本描述之間的相關性自適應地融合來自不同模型的特征表示。

知識蒸餾: 可以利用知識蒸餾技術，將 ALIGN 或 OpenCLIP 等更大規模模型的知識遷移到 CLIPer 中，提升其性能。例如，可以使用 CLIPer 模仿 OpenCLIP 的輸出概率分布，或使用中間層特征進行知識蒸餾。

總之，將 CLIPer 與其他視覺語言模型結合可以充分利用不同模型的優勢，從而提升開放詞彙語義分割的性能。

如果訓練數據集中存在標註錯誤或噪聲，CLIPer 的性能會受到怎樣的影響？如何提高 CLIPer 在這種情況下的魯棒性？

如果訓練數據集中存在標註錯誤或噪聲，CLIPer 的性能會受到一定程度的影響，主要體現在以下幾個方面：

分割精度下降: CLIPer 的分割結果依赖于图像和文本之间的语义相似性。如果训练数据集中存在标注错误，例如将“猫”误标为“狗”，会导致 CLIPer 学习到错误的语义对应关系，从而降低分割精度。

泛化能力下降: 训练数据中的噪声会影响 CLIPer 对新数据的泛化能力。例如，如果训练数据集中存在大量与目标类别无关的背景信息，会导致 CLIPer 过度关注背景信息，从而降低其对新图像中目标对象的分割能力。

为了提高 CLIPer 在标注错误或噪声情况下的鲁棒性，可以采取以下措施：

数据清洗: 在训练 CLIPer 之前，对训练数据集进行清洗，尽可能去除标注错误和噪声数据。可以使用人工标注或自动化的数据清洗方法，例如基于置信度的样本筛选、基于一致性的样本过滤等。

鲁棒性损失函数: 设计更鲁棒的损失函数，降低 CLIPer 对标注错误和噪声数据的敏感度。例如，可以使用鲁棒性更高的损失函数，例如 Hinge Loss、Huber Loss 等，替代交叉熵损失函数。

半监督学习: 利用半监督学习方法，结合少量高质量的标注数据和大量未标注数据进行训练，提升 CLIPer 的泛化能力和鲁棒性。例如，可以使用自监督学习方法对未标注数据进行预训练，或使用一致性正则化方法约束模型对不同扰动样本的预测结果。

注意力机制: 在 CLIPer 中引入注意力机制，引导模型关注图像中与目标类别相关的区域，降低背景信息和噪声的影响。例如，可以使用空间注意力机制引导模型关注目标对象的区域，或使用通道注意力机制增强与目标类别相关的特征。

总而言之，通过数据清洗、鲁棒性损失函数、半监督学习和注意力机制等方法，可以有效提高 CLIPer 在标注错误或噪声情况下的鲁棒性，使其在实际应用中表现更出色。

CLIPer 的設計理念是否可以應用於其他計算機視覺任務，例如目標檢測、圖像生成等？

CLIPer 的設計理念，特別是其利用多層級信息和外部模型提升表徵能力的思路，可以應用於其他計算機視覺任務，例如目標檢測、圖像生成等。
目標檢測:

多層級特征融合: 類似於 CLIPer 的早期層融合模塊，可以設計多層級特征金字塔網絡，融合不同層級的特征信息，提升目标检测模型对不同尺度目标的检测能力。
文本引导的注意力机制: 可以借鉴 CLIPer 中使用文本信息引导分割的思路，设计文本引导的注意力机制，引导目标检测模型关注图像中与目标类别相关的区域，提升检测精度。
开放词汇目标检测: 可以结合 CLIPer 的开放词汇语义分割能力，实现开放词汇目标检测，即检测图像中属于任意类别的目标。
图像生成:

文本引导的图像生成: 可以借鉴 CLIPer 中使用文本信息引导分割的思路，设计文本引导的图像生成模型，根据文本描述生成更符合语义的图像。
多阶段图像生成: 可以借鉴 CLIPer 的两阶段设计思路，先使用生成对抗网络生成粗略的图像，再使用 CLIPer 的精细化分割能力对图像进行细节调整，提升生成图像的质量。
语义可控的图像生成: 可以结合 CLIPer 的语义理解能力，实现语义可控的图像生成，例如根据文本描述修改图像中特定对象的类别、位置、姿态等。
其他应用:

图像编辑: 可以利用 CLIPer 的语义理解和精细化分割能力，实现更智能的图像编辑功能，例如根据文本描述修改图像中特定对象的属性、添加或删除对象等。
视频理解: 可以将 CLIPer 的设计理念扩展到视频领域，例如用于视频目标分割、视频摘要生成等任务。
总而言之，CLIPer 的設計理念为解决其他计算机视觉任务提供了新的思路，例如目标检测、图像生成等。通过借鉴其多层级信息利用和外部模型结合的策略，可以有效提升其他计算机视觉任务的性能和应用范围。