[人工智能]【论文】Learning Affinity from Attention: ... Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Transformers

论文标题：

Learning Affinity from Attention: End-to-End Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Transformers

作者信息：

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2203.02664

代码地址：

https://github.com/rulixiang/afa.

Abstract

作者认为现在的弱监督分割大多是基于卷积网络的，这些模型缺乏global 信息，从而导致分割中得到的图像不完整。作者引入了transfomer去整合全局信息，利用自注意机制和semantic affinity 以生成假标签。

作者提处理AFA (Affinity from Attention)module，利用transformer中多头注意力学习semantic affinity，refine初步生成的假标签。

还有PAR（Pixel-Adaptive Refinement ），利用像素的low-level image appearance（位置、颜色）也是去refine假标签。

Introduction

WSSS（weakly-supervised semantic segmentation）任务使用图像级标签获得分割结果。WSSS常见的有几种方法：
1.multi-stage方法：训练一个分类模型，生成CAM（假标签），refine假标签，最后再训练一个标砖赌地语义分割模型。缺点是，训练流复杂而且会降低运行效率。
2.end-to-end方法：仍然需要生成CAM，且和1相同大多采用CNN，fail to explore the global feature relations 。因此也会显著影响假标签的质量。
3.transformer结构：作者认为 discovering more integral object regions，克服了CNN的缺点；多头自注意力机制也可以 capture semantic level affinity,

作者进一步介绍了本文的贡献：
1.使用transformer生成初始的CAM（假标签）。
2.设计AFA，利用transformer机制， 获得pseudo affinity labels 去监督学习多头注意力中提取的semantic affinity。学到的affinity使用随机行走算法去refine初始假标签。
3.设计RAP，融入了RGB信息和位置信息，也用于refine假标签。

Methodology

下图为该论文的总体流程图：

Transformer backbone

常规的transformer处理方式，将图片划分成patch进而映射成token，然后计算注意力获得feature maps

CAM 生成

常规的CAM生成方式，根据输出的类的权重对由特征图进行加权求和。

Affinity from Attention

作者认为图1和图2中反映了Transformer的多头自注意力机制能够体现出sematic level affinity。
记transformer获得的特征图为S，首先求取初始emantic affinity matrix—A。
affinity是一个对称的概念，如像素1和像素2是互相affinity的，但是多头注意力可视为有向图模型 （单向的，我不太理解，这里作者给出了相关文献可供查阅），这里将S和S的转置输入到一个MLP层中获得A。

a.Pseudo Affinity Label Generation

需要寻找一个对Affinity的监督信息，这个信号从CAM的假标签经refine后获得（如图3）。这里给出了具体的获得方法：
记CAM为M，则设置两个参数 ${\beta }_h$和${\beta }_t$ 类似于分段限幅，由M生成假标签$Y_p$ 。

对假标签$Y_p$ 继续处理生成affinity label $Y_{aff}$:

如果像素1和2同数值，affinity 记为正向，否则记为负向；
如果两个像素其中一个位于 ignored region 则忽略他们之间的affinity (应该是赋值255，和公式（4)一致）；
另外也只考虑同一个windows下 （不懂啥是同一个window） 的像素的affinity，
最后获得也是矩阵$Y_{aff}$。

b.Affinity Loss

对获得的A在监督信号下$Y_{aff}$进行学习，损失函数设计如下：

就是说对正向affinity和负向affinity分别求sigmoid或者其相反数，然后取均值。
（我不太理解它的原理，尤其这个$A$上面的这个逗号是做个什么运算，是计算两个像素的差值？或者？）
作者认为这个公式可以保证网络可以confident的学习语义亲和关系。

c.Propagation with Affinity

这里要将学到的semantic affinity用于refine初始的CAM，使用的是random Walk算法：
对于semantic affinity 矩阵A，定义semantic transition matrix矩阵T：

对于初始的CAM记为M，利用公式：

（公式（6）和公式（7）的原理我不懂，应该就是random Walk算法） 这个传播算法可以扩散高affinity semantic信息而抑制错误的
激活区域，来使activate map获得更好的边界。

Pixel-Adaptive Refinement

作者受pixel-adaptive convolution（参考文献4和37）的启发，设计了RAP，参考图3，RAP融合了空间位置和RGB信息，定义了一种 low level 的affinity pairwise，其作用还是对pseudo labels做refine，
CRF是一种典型的refine处理方式，但是它并不适合端到端网络，另外它的运行效率也比较的低。
PAR的具体做法：
对于一个输入图像I，其中的两个像素位置（i，j）和（k，l）和，定义RGB和空间位置计算对为：

之后构建affinity的核心算子（类似于卷积核），主要是在一个像素点的邻域中，norm公式（8），并做softmax处理。

基于公式（8）的affinity kernal ，作者refine了初始的CAM和propagated CAM（参考图3），采用公式（10）进行多代的优化：

(公式10的原理我也没看懂（本质应该是做卷积），以及要具体怎么迭代计算也不懂) 可以理解为，利用当前位置（像素/特征）和邻域内其他位置处间的联系，来更新当前l位置的label。对于一个邻域$N(.)$，作者设计了多个不同的不同的空洞卷积rate，来保证训练的效率。

Network Training

该模型主要涉及三种损失函数，分别使分类损失函数$L_{cls}$、分割损失函数$L_{seg}$和affinity训练损失函数$L_{aff}$，其中：
分类损失函数见公式（11）

分割损失是cross-entropy loss，affinity损失就是公式（5），另外作者引入了正则化损失$L_{reg}$，总的损失函数就是公式（12）：