语义分割新高度 | 英伟达提出SeNaTra空间分组层革新Backbone，性能效率双超Swin T...

主要观点总结

本文提出一种原生分割视觉Transformer（SeNaTra），其核心是空间分组层，能够基于图像内容动态分配像素到不同的语义区域。该网络无需额外的分割头即可生成高质量的分割Mask，并在多个基准数据集上超越了现有技术，尤其在零样本分割任务中表现优异。作者的设计使得分割任务能够内在地编码在模型的内部表示中，为以分割为中心的主干架构开辟了新的方向。

关键观点总结

关键观点1: 原生分割视觉Transformer（SeNaTra）

SeNaTra通过空间分组层实现基于内容感知的像素分组，无需额外的分割头即可生成高质量的分割Mask。

关键观点2: 空间分组层的设计

空间分组层能够基于图像内容动态分配像素到不同的语义区域，实现自适应特征下采样。

关键观点3: 原生分割能力

通过堆叠分组层，SeNaTra能够形成原生分割视觉Transformer，在不依赖额外分割头的情况下生成高质量的分割Mask。

关键观点4: 局部分组与密集分组结合

早期阶段采用局部分组以降低计算复杂度，最终阶段启用密集分组以生成全图分割Mask，实现了效率与效果的平衡。

关键观点5: 马尔可夫链建模

将分组层输出解释为状态转移矩阵，通过马尔可夫链的形式实现从低分辨率到高分辨率的映射。

关键观点6: 结果相较于以前的方法的提升

在零样本分割任务中，SeNaTra超越了现有技术，包括使用大规模预训练模型的方法，同时保持了高效性和可扩展性。

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