Redian新闻
>
NeurIPS 2022 Spotlight|生成式语义分割新范式GMMSeg,可同时处理闭集和开集识别

NeurIPS 2022 Spotlight|生成式语义分割新范式GMMSeg,可同时处理闭集和开集识别

公众号新闻

机器之心专栏

作者:梁琛

GMMSeg 同时具备判别式与生成式模型的优势,在语义分割领域,首次实现使用单一的模型实例,在闭集 (closed-set) 及开放世界 (open-world) 分割任务中同时取得先进性能。


当前主流语义分割算法本质上是基于 softmax 分类器的判别式分类模型,直接对 p (class|pixel feature) 进行建模,而完全忽略了潜在的像素数据分布,即 p (class|pixel feature)。这限制了模型的表达能力以及在 OOD (out-of-distribution) 数据上的泛化性。

在最近的一项研究中,来自浙江大学、悉尼科技大学、百度研究院的研究者们提出了一种全新的语义分割范式 —— 基于高斯混合模型(GMM)的生成式语义分割模型 GMMSeg。


  • 论文链接:https://arxiv.org/abs/2210.02025
  • 代码链接:https://github.com/leonnnop/GMMSeg

GMMSeg 对像素与类别的联合分布进行建模,通过 EM 算法在像素特征空间学习高斯混合分类器 (GMM Classifier),以生成式范式对每一个类别的像素特征分布进行精细捕捉。与此同时,GMMSeg 采用判别式损失来端到端的优化深度特征提取器。这使得 GMMSeg 同时具备判别式与生成式模型的优势。

实验结果表明,GMMSeg 在多种分割网络架构 (segmentation architecture) 及骨干网络 (backbone network) 上都获得了性能提升;同时,无需任何后处理或微调,GMMSeg 可以直接被应用到异常分割 (anomaly segmentation) 任务。

迄今为止,这是第一次有语义分割方法能够使用单一的模型实例,在闭集 (closed-set) 及开放世界 (open-world) 条件下同时取得先进性能。这也是生成式分类器第一次在大规模视觉任务中展示出优势。

判别式 v.s. 生成式分类器


在深入探讨现有分割范式以及所提方法之前,这里简略引入判别式以及生成式分类器的概念。

假设有数据集合 D,其包含成对的样本 - 标签对 (x, y);分类器的最终目标是预测样本分类概率 p (y|x)。分类方法可以被分为两类:判别式分类器以及生成式分类器。

  • 判别式分类器:直接建模条件概率 p (y|x);其仅仅学习分类的最优决策边界,而完全不考虑样本本身的分布,也因此无法反映样本的特性。
  • 生成式分类器:首先建模联合概率分布 p (x, y),而后通过贝叶斯定理推导出分类条件概率;其显式地对数据本身的分布进行建模,往往针对每一个类别都会建立对应的模型。相比于判别式分类器,其充分考虑了样本的特征信息。


主流语义分割范式:判别式 Softmax 分类器

目前主流的逐像素分割模型大多使用深度网络抽取像素特征,而后使用 softmax 分类器进行像素特征分类。其网络架构由两部分组成:

第一部分为像素特征提取器,其典型架构为编码器 - 解码器对,通过将 RGB 空间的像素输入映射到 D - 维度的高维空间获取像素特征。

第二部分为像素分类器,即主流的 softmax 分类器;其将输入的像素特征编码为 C - 类实数输出(logits),而后利用 softmax 函数对输出(logits)归一化并赋予概率意义,即利用 logits 计算像素分类的后验概率:



最终,由两个部分构成的完整模型将通过 cross-entropy 损失进行端到端的优化:


在此过程中,模型忽略了像素本身的分布,而直接对像素分类预测的条件概率 p (c|x) 进行估计。由此可见,主流的 softmax 分类器本质为判别式分类器

判别式分类器结构简单,并因其优化目标直接针对于缩小判别误差,往往能够取得优异的判别性能。然而与此同时,其有一些尚未引起已有工作重视的致命缺点,极大的影响了 softmax 分类器的分类性能及泛化性:

  • 首先,其仅仅对决策边界进行建模;完全忽视了像素特征的分布,也因而无法对每一个类别的具体特性进行建模与利用;削弱了其泛化性以及表达能力。
  • 其次,其使用单一的参数对 (w,b) 建模一个类别;换言之,softmax 分类器依赖于单模分布 (unimodality) 假设;这种极强且过于简化的假设在实际应用往往不能成立,这导致其只能够取得次优的性能。
  • 最后,softmax 分类器的输出无法准确反映真实的概率意义;其最终的预测只能作为与其他类别进行比较时的参考。这也正是大量主流分割模型较难检测出 OOD 输入的根本原因。

针对这些问题,作者认为应该对目前主流的判别式范式进行重新思考,并在本文中给出了对应的方案:生成式语义分割模型 ——GMMSeg。

生成式语义分割模型:GMMSeg

作者从生成式模型的角度重新梳理了语义分割过程。相较于直接建模分类概率 p (c|x),生成式分类器对联合分布 p (x, c) 进行建模,而后使用贝叶斯定理推导出分类概率:


其中,出于泛化性考虑,类别先验 p (c) 往往被设置为 uniform 分布,而如何对像素特征的类别条件分布 p (x|c) 进行建模,就成为了当前的首要问题。

在本文中,即 GMMSeg 中,采用高斯混合模型对 p (x|c) 进行建模,其形式如下:


在分模型 (component) 数目不受限的情况下,高斯混合模型理论上能够拟合任意的分布,因而十分优雅且强大;同时,其混合模型的本质也使得建模多模分布 (multimodality),即建模类内变化,变得可行。基于此,本文采用极大似然估计来优化模型的参数:



其经典的解法为 EM 算法,即通过交替执行 E-M - 两步逐步优化 F - 函数:



具体到高斯混合模型的优化;EM 算法实际上在 E - 步中,对数据点属于每一个分模型的概率进行了重新估计。换言之,其相当于在 E - 步中对像素点进行了软聚类 (soft clustering);而后,在 M - 步,即可利用聚类结果,再次更新模型参数。


然而在实际应用中,作者发现标准的 EM 算法收敛缓慢,且最终结果较差。作者怀疑是由于 EM 算法对参数优化初始值过于敏感,导致其难以收敛到更优的局部极值点。受到近期一系列基于最优传输理论 (optimal transport) 的聚类算法的启发,作者对混合分模型分布额外引入了一个 uniform 先验:


相应的,参数优化过程中的 E - 步骤被转化为约束优化问题,如下:


这个过程可以被直观的理解成,对聚类过程引入了一个均分的约束:在聚类过程中,数据点能够被一定程度上均匀的分配给每一个分模型。引入此约束之后,此优化过程就等价于下式列出的最优传输问题:


此式可以利用 Sinkhorn-Knopp 算法快速求解。而整个改进过后的优化过程被命名为 Sinkhorn EM,其被一些理论工作证明,具有与标准 EM 算法相同的全局最优解,且更不容易陷入局部最优解。

在线混合 (Online Hybrid) 优化

之后,在完整的优化过程中,文章中使用了一种在线混合 (online hybrid) 的优化模式:通过生成式 Sinkhorn EM,在逐渐更新的特征空间中,不断对高斯混合分类器进行优化;而对于完整框架中另一个部分,即像素特征提取器部分,则基于生成式分类器的预测结果,使用判别式 cross-entropy 损失进行优化。两个部分交替优化,互相对齐,使得整个模型紧密耦合,并且能够进行端到端的训练:


在此过程中,特征提取部分只通过梯度反向传播优化;而生成式分类器部分,则只通过 SinkhornEM 进行优化。正是这种交替式优化的设计,使得整个模型能够紧凑的融合在一起,并同时继承来自判别式以及生成式模型的优势。


最终,GMMSeg 受益于其生成式分类的架构以及在线混合的训练策略,展示出了判别式 softmax 分类器所不具有的优势:

  • 其一,受益于其通用的架构,GMMSeg 与大部分主流分割模型兼容,即与使用 softmax 进行分类的模型兼容:只需要替换掉判别式 softmax 分类器,即可无痛增强现有模型的性能。
  • 其二,由于 hybrid 训练模式的应用,GMMSeg 兼并了生成式以及判别式分类器的优点,且一定程度上解决了 softmax 无法建模类内变化的问题;使得其判别性能大大提升。
  • 其三,GMMSeg 显式建模了像素特征的分布,即 p (x|c);GMMSeg 能够直接给出样本属于各个类别的概率,这使得其能够自然的处理未曾见过的 OOD 数据。

实验结果

实验结果表明,不论是基于 CNN 架构或者是基于 Transformer 架构,在广泛使用的语义分割数据集 (ADE20K, Cityscapes, COCO-Stuff) 上,GMMSeg 都能够取得稳定且明显的性能提升。



除此之外,在异常分割任务中,无需对在闭集任务,即常规语义分割任务中训练完毕的模型做任何的修改,GMMSeg 即可在所有通用评价指标上,超越其他需要特殊后处理的方法。





© THE END 

转载请联系本公众号获得授权

投稿或寻求报道:[email protected]

微信扫码关注该文公众号作者

戳这里提交新闻线索和高质量文章给我们。
相关阅读
NeurIPS 2022 | 生成式语义分割新范式GMMSeg,可同时处理闭集和开集识别中科院大佬带队!目标检测和语义分割训练营来了!全程免费!用CNN做基础模型,可变形卷积InternImage实现检测分割新纪录!NeurIPS 2022 | 文本图片编辑新范式:单个模型实现多文本引导图像编辑博后招募 | 新加坡南洋理工大学S-Lab招募遥感语义分割方向博后/高级工程师Spotlight 1月18日-2月7日打折图册(高清37页)名声大噪的YOLO迎来YOLOv8,迅速包揽目标检测、实例分割新SOTA波心之中NeurIPS 2022 | 利用多光照信息的单视角NeRF算法S^3-NeRF,可恢复场景几何与材质信息NeurIPS 2022 | 重振PointNet++雄风!PointNeXt:改进模型训练和缩放策略审视PointNet++ECCV 2022 | SegPGD: 能有效提升语义分割模型鲁棒性的对抗攻击方法Aspen 镇看钟山玛隆 Maroon Bells - 多彩科州之旅(四)NIPS 2022 | 文本图片编辑新范式:单个模型实现多文本引导图像编辑​TPAMI 2022 | 跨特征图注意机制的小物体语义分割技术VideoMAE:简单高效的视频自监督预训练新范式|NeurIPS 2022​NeurIPS 2022 | IPMT:用于小样本语义分割的中间原型挖掘TransformerNeurIPS 2022 Oral | 离线强化学习新范式!京东科技&清华提出解耦式学习算法NeurIPS 2022 | 全新迁移学习范式DeRy,把知识迁移玩成活字印刷NeurIPS 2022 | 文本图片编辑新范式,单个模型实现多文本引导图像编辑登顶对话式语义解析国际权威榜单SParC和CoSQL,全新多轮对话表格知识预训练模型STAR解读NeurIPS 2022 | 香港理工提出OGC:首个无监督3D点云物体实例分割算法我的“反动”姥爷那年火车上的故事(下集)(十四)积木式深度学习的正确玩法!新加坡国立大学发布全新迁移学习范式DeRy,把知识迁移玩成活字印刷|NeurIPS 2022ICLR 2023 Spotlight | 2D图像脑补3D人体:衣服随便搭,还能改动作雾.湿地中信建投:从CHAT_GPT到生成式AI(Generative AI):人工智能新范式,重新定义生产力(100页)北大研究团队提出凸面镜反射场景语义分割UDA,超越基线10个点!NeurIPS 2022 | 这个图像生成模型启发于电动力学!PFGM:泊松流生成模型【Greenhouse 2023waitlist開始排位|本科生可|NEU/伯克利/Suffolk|近Newbury|生活便利】ICLR 2023 Spotlight | 2D图像脑补3D人体,衣服随便搭,还能改动作Spotlight 1月4日-1月15日打折图册(高清9页)ICLR 2023 | 3D UX-Net:超强的医学图像分割新网络
logo
联系我们隐私协议©2024 redian.news
Redian新闻
Redian.news刊载任何文章,不代表同意其说法或描述,仅为提供更多信息,也不构成任何建议。文章信息的合法性及真实性由其作者负责,与Redian.news及其运营公司无关。欢迎投稿,如发现稿件侵权,或作者不愿在本网发表文章,请版权拥有者通知本网处理。