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来源：AI算法修炼营

现代视觉识别系统与上下文息息相关。由于卷积神经网络（CNN）的层次结构，如图1（a）所示，通过pooling池化、stride或空洞卷积等操作，将上下文编码在逐渐变大的感受野（绿色虚线矩形）中。因此，对最后一个特征图的预测基本上是基于丰富的上下文信息。

Scale also matters。尺度scale也很重要，传统的解决方案是对同一图像进行堆积多尺度的图像金字塔，其中较高/较低的层次采用较低/较高分辨率的图像进行输入。因此，不同尺度的物体在其相应的层次中被识别。然而，图像金字塔增加了CNN前向传递的耗时，因为每个图像都需要一个CNN来识别。幸运的是，CNN提供了一种特征金字塔FPN，即通过低/高层次的特征图代表高/低分辨率的视觉内容，而不需要额外的计算开销。如图1(b)所示，可以通过使用不同级别的特征图来识别不同尺度的物体，即小物体(电脑)在较低层级中识别，大物体(椅子和桌子)在较高层级中识别。

Sometimes the recognition——尤其是像语义分割这样的像素级标签，需要结合多个尺度的上下文。例如图1(c)中，要对显示的帧区域的像素赋予标签，也许从较低的层次上看，实例本身的局部上下文就足够了；但对于类外的像素，需要同时利用局部上下文和较高层次的全局上下文。

为此，本文提出了一种称为特征金字塔转换器Transformer（FPT）的新颖特征金字塔网络，用于视觉识别任务，例如实例级（即目标检测和实例分割）和像素级分割任务。简而言之，如图2所示，FPT的输入是一个特征金字塔，而输出是一个变换的金字塔，其中每个level都是一个更丰富的特征图，它编码了跨空间和尺度的非局部non-local交互作用。然后，可以将特征金字塔附加到任何特定任务的头部网络。顾名思义，FPT中特征之间的交互采用了 transformer-style。它具有整洁的查询query，键key和值value操作，在选择远程信息进行交互时非常有效，从而可以调整我们的目标：以适当的规模进行非局部non-local交互。另外，像其他任何transformer模型一样，使用TPU可以减轻计算开销。

大量的实验表明，FPT可以极大地改善传统的检测/分割网络：1）在MS-COCO test-dev数据集上，用于框检测的百分比增益为8.5％，用于遮罩实例的mask AP值增益为6.0％；2）对于语义分割，分别在Cityscapes和PASCAL VOC 2012 测试集上的增益分别为1.6％和1.2％mIoU；在ADE20K 和LIP 验证集上的增益分别为1.7％和2.0％mIoU。

图2. 本文提出的FPT网络的总体结构。不同的纹理图案表示不同的特征转换器，不同的颜色表示具有不同比例的特征图。“ Conv”表示输出尺寸为256的3×3卷积。在不失一般性的前提下，顶层/底层特征图没有rendering/grounding 转换器。

如图2的FPT分解图所示，主要是是三种transformer的设计：1)自变换器Self-Transformer(ST)。它是基于经典的同级特征图内的非局部non-local交互，输出与输入具有相同的尺度。2)Grounding Transformer(GT)。它是以自上而下的方式，输出与下层特征图具有相同的比例。直观地说，将上层特征图的 "概念 "与下层特征图的 "像素 "接地。特别是，由于没有必要使用全局信息来分割对象，而局部区域内的上下文在经验上更有参考价值，因此，还设计了一个locality-constrained的GT，以保证语义分割的效率和准确性。3)Rendering Transformer(RT)。它是以自下而上的方式，输出与上层特征图具有相同的比例。直观地说，将上层 "概念 "与下层 "像素 "的视觉属性进行渲染。这是一种局部交互，因为用另一个远处的 "像素 "来渲染一个 "对象 "是没有意义的。每个层次的转换特征图（红色、蓝色和绿色）被重新排列到相应的地图大小，然后与原始map连接，然后再输入到卷积层，将它们调整到原始 "厚度"。

1、Non-Local Interaction Revisited

传统的Non-Local Interaction

2、Self-Transformer

自变换器(Self-Transformer，ST)的目的是在同一张特征图上捕获共同发生的对象特征。如图3(a)所示，ST是一种修改后的非局部non-local交互，输出的特征图与其输入特征图的尺度相同。与其他方法区别在于，作者部署了Mixture of Softmaxes(MoS)作为归一化函数，事实证明它比标准的Softmax在图像上更有效。具体来说，首先将查询q和键k划分为N个部分。然后，使用Fsim计算每对图像的相似度分数。基于MoS的归一化函数Fmos表达式如下：

自变换器可以表达为：

3、Grounding Transformer

Grounding Transformer(GT)可以归类为自上而下的非局部non-local交互，它将上层特征图Xct中的 "概念 "与下层特征图Xf中的 "像素 "进行对接。输出特征图与Xf具有相同的尺度。一般来说，不同尺度的图像特征提取的语义或语境信息不同，或者两者兼而有之。此外，根据经验，当两个特征图的语义信息不同时，euclidean距离的负值比点积更能有效地计算相似度。所以我们更倾向于使用euclidean距离Fedu作为相似度函数，其表达方式为：

于是，Grounding Transformer可以表述为：

在特征金字塔中，高/低层次特征图包含大量全局/局部图像信息。然而，对于通过跨尺度特征交互的语义分割，没有必要使用全局信息来分割图像中的两个对象。从经验上讲，查询位置周围的局部区域内的上下文会提供更多信息。这就是为什么常规的跨尺度交互（例如求和和级联）在现有的分割方法中有效的原因。如图3（b）所示，它们本质上是隐式的局部non-local样式，但是本文的默认GT是全局交互的。

Locality-constrained  Grounding  Transformer。因此，作者引入了局域性GT转换进行语义分割，这是一个明确的局域特征交互作用。如图3（c）所示，每个q（即低层特征图上的红色网格）在中心区域的局部正方形区域内与k和v的一部分（即高层特征图上的蓝色网格）相互作用。坐标与q相同，边长为正方形。特别是，对于k和v超出索引的位置，改用0值。

4、Rendering Transformer

Rendering Transformer（RT）以自下而上的方式工作，旨在通过将视觉属性合并到低层级“像素”中来渲染高层级“概念”。如图3（d）所示，RT是一种局部交互，其中该局部是基于渲染具有来自另一个遥远对象的特征或属性的“对象”是没有意义的这一事实。

在本文的实现中，RT不是按像素进行的，而是按整个特征图进行的。具体来说，高层特征图定义为Q，低层特征图定义为K和V，为了突出渲染目标，Q和K之间的交互是以通道导向的关注方式进行的，K首先通过全局平均池化(GAP)计算出Q的权重w。然后，加权后的Q(即Qatt)通过3×3卷积进行优化，V通过3×3卷积与步长来缩小特征规模(图3(d)中的灰色方块)。最后，将优化后的Qatt和下采样的V(即Vdow)相加，再经过一次3×3卷积进行细化处理。

        

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