全景分割是一个计算机视觉问题，是许多现实世界AI应用的核心任务。由于其复杂性，以前的工作通常将全景分割分为语义分割（为图像中的每个像素分配语义标签，例如“人”和“天空”）和实例分割（仅识别和分割图像中的可数对象，例如“行人”和“汽车”），并将其进一步分为几个子任务。每个子任务单独处理，并应用额外的模块来合并每个子任务阶段的结果。这个过程不仅复杂，而且在处理子任务和组合不同子任务阶段的结果时，还引入了许多手工设计的先验。
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掩码Transformer
最近，受Transformer和DETR的启发， MaX-DeepLab提出了一种使用掩码Transformer（用于生成分割掩码的 Transformer 架构的扩展）进行全景分割的端到端解决方案。该解决方案采用像素路径（由卷积神经网络或视觉Transformer组成）提取像素特征，内存路径（由转换器解码器模块组成）提取内存特征，以及双路径Transformer用于像素特征和内存之间的交互特征。
然而，利用交叉注意力的双路径Transformer，最初是为语言任务设计的，其中输入序列由几十个或几百个单词组成。尽管如此，当涉及到视觉任务，特别是分割问题时，输入序列由数万像素组成，这表明输入规模大得多。
在CVPR 2022上发表的 “ CMT-DeepLab: Clustering Mask Transformers for Panoptic Segmentation ”和将在ECCV 2022上发表的“ kMaX-DeepLab: k-means Mask Transformer ”中，Google建议从聚类视角（即将具有相同语义标签的像素分组在一起），更好地适应视觉任务。
CMT-DeepLab 建立在先前最先进的方法 MaX-DeepLab 之上，并采用像素聚类方法来执行交叉注意力机制，从而产生更密集和合理的注意力机制图。kMaX-DeepLab 进一步重新设计了交叉注意力机制，使其更像k-means 聚类算法，对激活函数进行简单的更改。Google证明了 CMT-DeepLab 实现了显著的性能改进，而 kMaX-DeepLab 不仅简化了修改，而且在没有增加测试时间的情况下进一步大幅提升了最先进的技术。Google也很高兴地宣布在DeepLab2 库中发布了Google性能最好的分割模型 kMaX-DeepLab 的开源版本。
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kMaX-DeepLab Transformer
Google建议从聚类的角度重新解释它，而不是直接将交叉注意力应用于视觉任务而不进行修改。具体来说，Google注意到掩码 Transformer 对象查询可以被认为是聚类中心（旨在对具有相同语义标签的像素进行分组），交叉注意力的过程类似于 k-means 聚类算法，采用迭代过程
（1）将像素分配给聚类中心，其中可以将多个像素分配给单个聚类中心，并且某些聚类中心可能没有分配的像素
（2）通过平均分配给同一聚类中心的像素来更新聚类中心，如果没有为它们分配像素，则不会更新聚类中心）
在 CMT-DeepLab 和 kMaX-DeepLab 中，Google从聚类的角度重新制定了交叉注意力机制，包括迭代聚类分配和聚类更新步骤。
鉴于 k-means 聚类算法的流行，在 CMT-DeepLab 中，Google重新设计了交叉注意力，以便空间方面的softmax操作（即沿图像空间分辨率应用的 softmax 操作）在 kMaX-DeepLab 中，Google进一步将空间方式的 softmax 简化为集群方式的softmax（即，沿集群中心应用 softmax 操作）
从聚类的角度重新构建掩码转换器的交叉注意力，显著提高了分割性能，并简化了复杂掩码Transformer管道，使其更具可解释性。首先，使用编码器-解码器结构从输入图像中提取像素特征。然后，使用一组聚类中心对像素进行分组，这些像素会根据聚类分配进一步更新。最后，迭代执行聚类分配和更新步骤，最后一个分配直接用作分割预测。
为了将典型的掩码 Transformer 解码器（由交叉注意力机制、多头自注意力机制和前馈网络组成）转换为Google提出的 k-means 交叉注意力机制，只需将空间方式的 softmax 替换为集群方式。
kMaX-DeepLab 的架构由三个组件组成：像素编码器、增强像素解码器和 kMaX 解码器。像素编码器是网络主干，用于提取图像特征。增强的像素解码器包括用于增强像素特征的Transformer编码器，以及用于生成更高分辨率特征的上采样层。一系列 kMaX 解码器将聚类中心转换为 掩码嵌入向量，其与像素特征相乘以生成预测掩码，以及每个掩码的类别预测。
kMaX-DeepLab 的元架构
结果在两个最具挑战性的全景分割数据集COCO和Cityscapes上得到了显著的效果
从聚类的角度设计，kMaX-DeepLab 不仅具有更高的性能，而且还可以更合理地可视化注意力图以了解其工作机制。在下面的示例中，kMaX-DeepLab 迭代地执行聚类分配和更新，从而逐渐提高掩码质量。
kMaX-DeepLab 注意力图可以直接可视化为全景分割，这为模型工作机制提供了更好的合理性，kMaX-DeepLab已经展示了一种更好地设计用于视觉任务的掩模transformer的方法。通过简单的修改，CMT-DeepLab 和 kMaX-DeepLab 重新构建了交叉注意力机制，使其更像一种聚类算法。因此，所提出的模型在具有挑战性的 COCO 和 Cityscapes 数据集上实现了最先进的性能。DeepLab2 库中 kMaX-DeepLab 开源版本可以帮助开发者更好的提高实例分割性能的研究。
Transormer模型重点介绍了encoder与decoder，有6个编码器与6个解码器组成，其Transormer模型主要应用在NLP领域，但是随着Transormer模型的大火，其模型成功应用在了CV计算机视觉领域，其Transormer模型，Vision Transormer模型，SWIN Transormer模型都会在如下专栏进行详细动画分享
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