ICCV 2023｜沈春华团队提出SegPrompt：提示学习增强开放世界分割

论文链接：https://arxiv.org/abs/2308.06531

代码链接：https://github.com/aim-uofa/SegPrompt

这篇文章是由浙大和阿德莱德大学合作，在2023.8.12上传到arxiv上的文章，创新性强，解决的问题也非常有挑战性，值得一读。

背景

之前Open-World Entity Segmentation这篇文章提出了实体分割的概念,只注重分割对象的质量，而不关注对象的类别，在Photoshop这类图像编辑的软件中有着很好的用处。但是对于open-world instance segmentation这个任务来说还远远不够，需要解决在开放世界中未见过的物体分割，以及对分割的物体生成标签。

为此，本文提出了包含Prompt learning机制的分割网络，在保持分割能力的同时，运用到类别信息。

本文的贡献

1. 引入Prompt learning机制，它有效地使用类别信息来改进分割结果
2. 第一个关注开放世界分割中的长尾效应
3. 类别级的提示信息确实能够提升分割质量，能扩展到少样本的分割

文中将物体分为Known（训练集中有标注）、Seen （训练集中无标注，测试集有标签，看到了但不知道是啥）、Unseen（训练集没出现过，测试集中有标注，开放世界分割较常出现的问题）

方法

总览

模型主要为三个分支，Prompt Extraction Branch，Prompt-based Prediction Branch， Class-agnostic Branch。Prompt Extraction Branch以提示的形式提供类别级实例特性，然后Prompt-based Prediction Branch使用这些提示来预测相应的每类实例掩码，除了少数与提示相关的嵌入外，所有参数都与类别无关的分割网络共享。

Class-agnostic Baseline Branch

采用Mask2Former作为基础的框架，可参考Mask2Former(https://link.zhihu.com/?target=https%3A//blog.csdn.net/bikahuli/article/details/121991697)

Prompt Extraction Branch

为了提取相关的prompt特征p ,首先经过一个example masked attention模块，与masked attention不同它增加了给定mask，因此它聚合了给定mask的信息，能够使利用提取的prompt分割未见过的物体（这块有点疑问）

然后经过self-attention 做优化

再使用掩码损失来监督每个示例查询，即Example Supervision

最后更新prompt特征

Prompt-based Prediction Branch

这个分支主要是利用提取的prompt并结合类别信息进行预测掩码

首先，对于每一个训练样本，选择（selector）和复制（Duplicate）以创建候选查询 ,初始化方式如下

是类内嵌入, 它是跨类别共享的, 并提供了类内不平衡, 允许属于同一类别的查询关注不同的对象。 是特定类别的嵌入。

然后经过普通的Masked Attention

再经过Ref Attention：不仅在 中编码查询之间的关系，而且还将基线查询 的信息泄露到 中。 表达式如下

即 的value和key融合了q的信息，q即Class-agnostic Baseline Branch中提取的特征。

结果

从最后的结果看，SegPrompt能大大提升在开放世界中的分割能力

虽然本文中一些细节还未完全理解，但是本文的创新点和结果是显著的，尤其是对未见过物体的识别。

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