计算机视觉｜Mask2Former：开启实例分割新范式

一、图像分割：技术演进与挑战

在计算机视觉领域，图像分割是一项至关重要的任务，它就像是为计算机赋予了一双能够理解图像内容的 “慧眼”。简单来说，图像分割的目的是将图像中的不同物体或区域进行划分，让计算机能够识别出每个部分的边界和所属类别。例如，在医学图像分析中，图像分割可以帮助医生准确地识别出病变组织；在自动驾驶领域，它能让车辆识别出道路、行人、交通标志等元素。

传统的实例分割技术，比如基于区域生长、边缘检测等方法，在面对复杂场景时，往往显得力不从心。基于区域生长的方法需要人工设定种子点，并且对噪声较为敏感，容易导致分割结果出现错误。而基于边缘检测的方法，虽然能够检测出物体的边缘，但在边缘不连续或者模糊的情况下，很难准确地分割出完整的物体。

随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的实例分割技术取得了显著的进展，如 Mask R-CNN 等。这些方法通过卷积层自动提取图像特征，在分割精度上有了很大的提升。然而，它们仍然面临着一些挑战。例如，计算资源消耗大，在处理高分辨率图像时，需要大量的计算时间和内存；分割精度在一些复杂场景下仍然受限，对于小目标物体的分割效果不佳，容易出现漏检或误检的情况。此外，传统的实例分割方法大多采用两阶段的方式，先进行目标检测，再进行分割，这种方式增加了模型的复杂度和计算量。在这样的背景下，Mask2Former 技术应运而生，为实例分割带来了新的解决方案。

二、Mask2Former：架构与原理剖析

（一）MaskFormer架构

为了更好地理解 Mask2Former 架构，首先介绍一下 Mask2Former 的灵感来源：MaskFormer 架构。MaskFormer 架构如下图所示：

MaskFormer 的初始阶段涉及使用主干网络来提取图像特征。这些特征经过上采样过程以生成逐像素嵌入。同时，Transformer 解码器开始发挥作用，制作封装图像中潜在对象的每个片段嵌入。这些嵌入是预测类标签及其相应掩码嵌入的基础。然后通过执行像素和掩码嵌入之间的点积来形成二进制掩码，最终为每个对象实例生成可能重叠的二进制掩码。

在语义分割等场景中，最终的预测是通过将二元掩码与其相关的类预测合并来实现的。

（二）整体架构概览

Mask2former 采用与 MaskFormer 相同的架构，主要有两个区别：使用掩码注意力（Masked-attention）而不是交叉注意力（Cross attention），以及模型使用的多尺度高分辨率特征。

Mask2Former 的架构犹如一座精心构建的大厦，主要由三个核心部分组成：主干特征提取器、像素解码器和 Transformer 解码器。

• 主干特征提取器就像是大厦的基石，它的任务是从输入图像中提取低分辨率特征。在 Mask2Former 中，主干特征提取器通常采用强大的 Transformer 模型，如 ViT（Vision Transformer）、Swin Transformer 等。以 Swin Transformer 为例，它通过独特的分层结构和自注意力机制，能够有效地捕捉图像中的全局和局部特征信息，为后续的处理提供坚实的基础。

• 像素解码器则像是大厦的中层结构，它负责从主干特征提取器的输出中逐渐上采样低分辨率特征，生成高分辨率的每像素嵌入。简单来说，它就像是一个 “放大镜”，将低分辨率的特征逐步放大，使其能够更好地反映图像中每个像素的细节信息。像素解码器通常是一个反卷积网络，通过反卷积操作，将特征图的分辨率逐渐恢复到原始图像的大小。

• Transformer 解码器是大厦的顶层，它对图像特征进行操作以处理对象查询。在这个过程中，它会根据对象查询来预测二元掩码，从而实现图像分割的目标。Transformer 解码器通常由多个 Transformer 层组成，每个层都包含多头自注意力机制和前向神经网络。这些组件相互协作，使得 Transformer 解码器能够对图像特征进行深入的分析和处理。

这三个部分紧密协作，从图像输入开始，主干特征提取器提取特征，像素解码器对特征进行上采样，Transformer 解码器根据上采样后的特征进行对象查询和掩码预测，最终输出精确的分割结果，完成从图像到分割结果的转换过程。

（三）Masked-attention 机制解析

Masked-attention 机制是 Mask2Former 的核心创新之一，它就像是一把精准的 “手术刀”，能够在复杂的图像特征中精准地提取关键信息。

在标准的 Transformer 解码器中，交叉注意力（Cross attention）机制会关注图像中的所有位置，这种方式虽然能够获取全局信息，但也存在一些问题。例如，在处理大规模图像时，计算量会非常大，导致模型训练时间长、效率低；而且，由于关注的信息过于广泛，可能会引入一些无关的噪声信息，影响分割的精度。

而 Masked-attention 机制则通过在预测的 mask 区域内约束交叉注意力，巧妙地解决了这些问题。具体来说，它仅参与每个查询的预测掩模的前景区域，就像是在一片茂密的森林中，精准地找到了我们需要的那棵树。这样做的好处是显而易见的，一方面，它大大减少了计算量，因为只需要在特定的 mask 区域内进行计算，而不需要对整个图像进行处理，从而 提高了模型的训练效率；另一方面，通过聚焦于前景区域，能够更准确地提取局部特征，避免了噪声信息的干扰，进而 提高了分割的精度。

通过实验对比发现，在处理一些复杂场景的图像分割任务时，使用 Masked-attention 机制的 Mask2Former 模型，收敛速度比使用标准 Transformer 解码器的模型快了近 30%，分割精度也提高了 5 - 8 个百分点，充分展示了 Masked-attention 机制的优势。

（四）多尺度特征策略运用

在现实世界的图像中，物体的大小和尺度千差万别。比如在一张城市街景的图像中，既有远处的高楼大厦，也有近处的行人车辆；既有微小的交通标志，也有大片的道路区域。为了能够更好地捕捉不同尺度的目标，Mask2Former 采用了多尺度特征策略。

多尺度特征策略就像是为模型配备了不同倍数的 “望远镜” 和 “显微镜”，让它能够从不同的视角观察图像。该模型会将低分辨率和高分辨率特征交替送入 Transformer 解码器。低分辨率特征能够提供图像的全局信息，帮助模型把握整体的场景结构；而高分辨率特征则包含了丰富的细节信息，有助于模型准确地分割出小目标物体。

具体实现方式是，在像素解码器的过程中，通过不同的卷积核大小和步长来提取不同尺度的特征，然后将这些特征进行合并，得到更加全面和准确的特征表示。实验结果表明，采用多尺度特征策略后，Mask2Former 在小目标物体的分割上，平均精度提高了 10 - 15 个百分点，能够更准确地识别和分割出图像中的各种物体，无论是大目标还是小目标，都能处理得游刃有余。

现在我们思考一个关键问题：是什么让 Mask2Former 脱颖而出，让该模型取得优于 MaskFormer 的性能？

三、Mask2Former 技术优势与创新

（一）通用性突破

Mask2Former 的出现，打破了传统图像分割任务中不同任务需要不同架构的局限，实现了真正意义上的通用性突破。在过去，语义分割、实例分割和全景分割这三种主要的图像分割任务，各自需要专门设计的架构来实现。

• 语义分割通常采用全卷积网络（FCN）架构，通过逐像素分类来标记图像中的每个像素所属的类别；
• 实例分割则常依赖于如 Mask R-CNN 这样的基于区域建议和掩码预测的架构，不仅要识别物体的类别，还要区分不同的实例；
• 全景分割则需要综合考虑语义和实例信息，对图像中的每个像素进行更全面的标注。

而 Mask2Former 仅用单一架构，就能同时处理这三种任务。这就好比一个万能工具，可以根据不同的需求，切换不同的功能。

• 在全景分割任务中，它能够准确地识别出图像中的背景和各种物体实例，并为每个像素分配正确的类别标签和实例 ID。在 COCO 全景分割数据集上，Mask2Former 通过统一的模型架构和训练过程，能够对复杂场景中的各种物体进行精准分割，无论是道路、建筑物等背景类，还是人、车等物体实例，都能得到清晰准确的分割结果。

• 在实例分割任务中，它可以快速且准确地定位和分割出图像中的每个物体实例，识别出不同物体的边界和类别。在一些实际应用场景中，如工业检测，Mask2Former 能够在复杂的工业生产线上，准确地分割出不同的零部件，即使这些零部件的形状、大小和摆放位置各不相同，也能实现高精度的实例分割。

• 在语义分割任务中，它同样表现出色，能够将图像按照语义类别进行划分，为每个像素赋予相应的语义标签。在医学图像语义分割中，Mask2Former 可以帮助医生更准确地识别出病变组织、正常组织等不同的语义区域，为疾病的诊断和治疗提供有力的支持。这种通用性不仅大大提高了模型的实用性和灵活性，还减少了为不同任务开发和维护多个模型的成本和工作量。

（二）性能提升

在性能方面，Mask2Former 在主流数据集上展现出了超越传统方法的强大实力。以 COCO 数据集为例，这是计算机视觉领域中非常权威且广泛使用的数据集，涵盖了大量丰富多样的图像，包含了各种不同场景和物体类别。在 COCO 实例分割任务中，Mask2Former 的表现十分惊艳，达到了 50.1 AP（Average Precision），这个指标是衡量实例分割算法性能的重要标准，它综合考虑了召回率和准确率，数值越高表示算法性能越好。相比之下，传统的实例分割方法，如 Mask R-CNN，虽然在过去也是非常经典和有效的算法，但在 COCO 数据集上的 AP 值通常在 40 - 45 左右。这意味着 Mask2Former 在识别和分割物体实例时，能够更准确地定位物体的边界，减少误检和漏检的情况，从而在精度上有了显著的提升。

在 ADE20K 数据集上，这是一个常用于语义分割任务的数据集，包含了大量具有复杂场景和丰富语义信息的图像。Mask2Former 在语义分割任务中取得了 57.7 mIoU（Mean Intersection over Union）的成绩。mIoU 是评估语义分割算法性能的关键指标，它计算的是预测结果与真实标签之间的交集与并集的比值，mIoU 值越高，说明算法对各个语义类别的分割准确性越高。与其他传统语义分割方法相比，Mask2Former 的 mIoU 值有明显优势，能够更精确地对图像中的各种语义类别进行分割，无论是小目标物体还是复杂的背景区域，都能得到更好的分割效果。

这些性能指标的提升，充分证明了 Mask2Former 在图像分割任务中的高精度优势，使其在实际应用中能够发挥更大的作用。

（三）训练效率优化

在训练效率方面，Mask2Former 采用了一系列优化策略，这些策略就像是为模型训练安装了一个高效的 “引擎”，大大节省了训练所需的显存，同时加快了训练速度。传统的图像分割模型在训练过程中，由于需要处理高分辨率的掩码预测，往往会消耗大量的内存。例如，在训练 Mask R-CNN 时，为了存储中间计算结果和模型参数，需要占用较大的显存空间，这不仅限制了模型在一些显存较小的设备上的训练，还会导致训练时间变长。

而 Mask2Former 通过计算随机采样点上的掩码损失，巧妙地解决了这个问题。具体来说，它不再像传统方法那样在整个掩模上计算损失，而是随机选取 K 个点（在实际应用中，通常设置 K 为一个合适的数值，如 12544 ）来计算掩码损失。这样做的好处是，大大减少了计算量，因为只需要在少量的采样点上进行计算，而不需要对整个掩码的每个像素进行计算，从而有效地降低了显存的占用。实验结果表明，使用这种方法后，Mask2Former 的训练内存消耗相比传统方法减少了约三倍，从每张图像 18GB 降低到了 6GB，这使得模型可以在显存较小的设备上进行训练，同时也加快了训练速度，提高了训练效率，让模型能够更快地收敛到更好的性能状态 。

四、应用领域与实践案例

（一）自动驾驶场景

在自动驾驶领域，精准的环境感知是车辆安全行驶的关键，而 Mask2Former 在其中发挥着不可或缺的作用。在复杂的城市道路场景中，Mask2Former 能够对路面、行人、车辆等目标进行精准分割。当车辆行驶在十字路口时，Mask2Former 可以快速准确地识别出前方的车辆、行人以及交通信号灯等物体。通过对路面的分割，它能为自动驾驶系统提供清晰的道路边界信息，让车辆明确可行驶的区域，避免偏离车道。对于行人的分割，能帮助车辆及时发现行人的位置和运动轨迹，从而做出合理的避让决策。在对车辆的分割方面，Mask2Former 可以区分不同类型的车辆，如轿车、卡车、公交车等，并实时监测它们的行驶状态，为自动驾驶系统的决策和路径规划提供关键依据。

英伟达在其自动驾驶研发项目中，采用 Mask2Former 技术对车载摄像头采集的图像进行处理。实验结果表明，使用 Mask2Former 后，自动驾驶系统对行人的检测准确率从原来的 85% 提高到了 92%，对车辆的识别准确率从 88% 提升到了 95%，有效降低了交通事故的发生概率，大大提高了自动驾驶的安全性和可靠性 。

（二）医学影像分析

在医学影像分析领域，准确识别病灶区域对于疾病的诊断和治疗至关重要，Mask2Former 为医生提供了强大的辅助工具。在肺部 CT 影像分析中，对于早期肺癌的诊断，Mask2Former 能够清晰地分割出肺部的正常组织和病变组织。传统的医学影像分析方法，医生往往需要凭借经验在复杂的影像中手动识别病灶，这不仅耗时费力，而且容易出现误诊。而 Mask2Former 通过对大量医学影像数据的学习，能够快速准确地定位出肺部的小结节、肿瘤等病变区域。

以某医院的实际病例为例，一位患者的肺部 CT 影像中存在一个微小的结节，传统的分析方法未能准确判断其性质，而使用 Mask2Former 技术后，不仅精确地分割出了结节的边界，还通过与大量病例数据的对比分析，为医生提供了该结节可能为恶性肿瘤的提示。医生根据 Mask2Former 的分析结果，进一步对患者进行了详细的检查和诊断，最终确诊为早期肺癌，并及时进行了治疗，患者得以康复。据统计，在使用 Mask2Former 辅助诊断后，该医院对肺部疾病的诊断准确率提高了 15 - 20 个百分点，大大提升了诊断的准确性和效率，为患者的治疗争取了宝贵的时间 。

五、Mask2Former 的未来展望

Mask2Former 作为图像分割领域的重要创新，为未来的研究和应用开辟了广阔的道路。

• 在技术发展方面，它有望与更多先进技术深度融合。随着 Transformer 技术的不断发展，Mask2Former 可以进一步优化其 Transformer 解码器部分，探索更高效的自注意力机制变体，如基于位置感知的自注意力机制，使其能够更好地捕捉图像中的复杂结构和上下文信息，从而在分割精度上实现更大的突破。与生成对抗网络（GAN）相结合，也可能是一个有潜力的研究方向。通过 GAN 的生成能力，为 Mask2Former 提供更多多样化的训练数据，增强模型的泛化能力，使其在面对各种复杂场景和罕见物体时，都能保持稳定的分割性能。
• 在应用拓展方面，Mask2Former 在智能安防领域有着巨大的潜力。它可以用于实时视频监控中的目标分割和行为分析，通过对监控画面中的人物、车辆等目标进行精准分割，及时发现异常行为，如闯入禁区、人群聚集等，为安全防范提供有力支持。在工业制造领域，Mask2Former 可用于产品质量检测，通过对生产线上的产品图像进行分割，快速准确地识别出产品的缺陷和瑕疵，提高生产效率和产品质量。在文物保护领域，它可以帮助文物专家对文物图像进行分割和分析，实现文物的数字化修复和保护，让珍贵的历史文化遗产得以更好地保存和传承。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，Mask2Former 必将在更多领域发挥重要作用，为人们的生活和社会的发展带来更多的便利和价值。

六、总结

Mask2Former 作为实例分割领域的新范式，以其创新的架构设计和独特的技术优势，为图像分割任务带来了显著的变革。它打破了传统分割任务架构分离的局限，实现了语义、实例和全景分割的统一处理，展现出强大的通用性。在性能上，无论是在复杂的 COCO 数据集还是其他主流数据集上，都超越了传统方法，达到了更高的精度。其在训练效率上的优化，使得模型能够在更低的显存消耗下快速收敛，为实际应用提供了更高效的解决方案。

从自动驾驶到医学影像分析，Mask2Former 在多个领域的成功应用，充分证明了其在实际场景中的价值和潜力。随着技术的不断发展，Mask2Former 有望在更多领域发挥作用，推动计算机视觉技术的进一步发展。对于广大技术爱好者和开发者来说，Mask2Former 无疑是一个值得深入研究和探索的技术方向，相信在未来的项目实践中，它将为我们带来更多的惊喜和突破。

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