Leveraging Adaptive Implicit Representation Mapping for Ultra High-Resolution Image Segmentation

📄 arXiv: 2407.21256v1 📥 PDF

作者: Ziyu Zhao, Xiaoguang Li, Pingping Cai, Canyu Zhang, Song Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-31

💡 一句话要点

提出自适应隐式表示映射，用于超高分辨率图像分割。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 超高分辨率图像分割 隐式表示映射 Transformer 自适应学习 语义亲和力

📋 核心要点

  1. 现有基于CNN和共享隐式表示映射的超高分辨率图像分割方法，难以有效捕获长距离信息，且泛化能力受限。
  2. 提出自适应隐式表示映射(AIRM)，包含亲和力增强编码器(AEE)和自适应隐式表示映射函数(AIRMF)，提升特征提取和转换能力。
  3. 在BIG和PASCAL VOC 2012数据集上的实验表明，该方法显著优于现有方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

隐式表示映射(IRM)可以将图像特征转换为任意连续分辨率，展现了其在超高分辨率图像分割细化方面的强大能力。目前基于IRM的超高分辨率图像分割细化方法通常依赖于基于CNN的编码器来提取图像特征，并应用共享隐式表示映射函数(SIRMF)将像素级特征转换为分割结果。因此，这些方法存在两个关键限制。首先，基于CNN的编码器可能无法有效地捕获长距离信息，导致像素级特征缺乏全局语义信息。其次，SIRMF在所有样本中共享，这限制了其泛化和处理多样化输入的能力。为了解决这些限制，我们提出了一种新方法，该方法利用新提出的自适应隐式表示映射(AIRM)进行超高分辨率图像分割。具体来说，该方法包括两个组成部分：(1)亲和力增强编码器(AEE)，一种强大的特征提取器，它利用Transformer架构和语义亲和力的优势来有效地建模长距离特征；(2)自适应隐式表示映射函数(AIRMF)，它可以自适应地转换像素级特征，同时不忽略全局语义信息，从而实现灵活而精确的特征转换。我们在常用的超高分辨率分割细化数据集BIG和PASCAL VOC 2012上评估了我们的方法。大量的实验表明，我们的方法大大优于竞争对手。代码在补充材料中提供。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决超高分辨率图像分割中，现有方法由于CNN编码器无法有效捕获长距离信息，以及共享隐式表示映射函数泛化能力不足的问题。这些问题导致分割结果缺乏全局语义信息，且对不同输入的适应性较差。

核心思路：论文的核心思路是利用Transformer架构的优势，结合语义亲和力建模长距离特征，并设计自适应的隐式表示映射函数，从而在特征提取和转换过程中保留全局语义信息，并提高对不同样本的适应性。

技术框架：该方法主要包含两个模块：亲和力增强编码器(AEE)和自适应隐式表示映射函数(AIRMF)。AEE负责提取图像特征，利用Transformer架构和语义亲和力建模长距离依赖关系。AIRMF负责将像素级特征转换为分割结果，其参数可以根据输入自适应调整，从而实现更灵活和精确的特征转换。整体流程是先通过AEE提取特征，然后将特征输入AIRMF进行分割。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了自适应隐式表示映射(AIRM)。与传统的共享隐式表示映射函数不同，AIRMF可以根据输入自适应地调整映射函数，从而更好地适应不同的图像内容和分割需求。此外，AEE通过结合Transformer和语义亲和力，更有效地捕获了长距离依赖关系。

关键设计：AEE的具体实现细节包括Transformer模块的选择、语义亲和力矩阵的计算方式等。AIRMF的关键设计在于如何根据输入自适应地调整映射函数的参数，例如可以使用一个小型神经网络来预测映射函数的参数。损失函数的设计需要考虑分割的准确性和平滑性，可以使用交叉熵损失和正则化项。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在BIG和PASCAL VOC 2012数据集上均取得了显著的性能提升，大幅超越了现有方法。具体性能数据在论文中提供，证明了AEE和AIRMF的有效性，以及自适应隐式表示映射在超高分辨率图像分割中的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于遥感图像分析、医学图像诊断、以及其他需要对超高分辨率图像进行精确分割的领域。例如，在遥感图像分析中，可以用于精确分割地物类型；在医学图像诊断中，可以用于精确分割病灶区域。该方法能够提升分割精度，具有重要的实际应用价值和潜力。

📄 摘要（原文）

Implicit representation mapping (IRM) can translate image features to any continuous resolution, showcasing its potent capability for ultra-high-resolution image segmentation refinement. Current IRM-based methods for refining ultra-high-resolution image segmentation often rely on CNN-based encoders to extract image features and apply a Shared Implicit Representation Mapping Function (SIRMF) to convert pixel-wise features into segmented results. Hence, these methods exhibit two crucial limitations. Firstly, the CNN-based encoder may not effectively capture long-distance information, resulting in a lack of global semantic information in the pixel-wise features. Secondly, SIRMF is shared across all samples, which limits its ability to generalize and handle diverse inputs. To address these limitations, we propose a novel approach that leverages the newly proposed Adaptive Implicit Representation Mapping (AIRM) for ultra-high-resolution Image Segmentation. Specifically, the proposed method comprises two components: (1) the Affinity Empowered Encoder (AEE), a robust feature extractor that leverages the benefits of the transformer architecture and semantic affinity to model long-distance features effectively, and (2) the Adaptive Implicit Representation Mapping Function (AIRMF), which adaptively translates pixel-wise features without neglecting the global semantic information, allowing for flexible and precise feature translation. We evaluated our method on the commonly used ultra-high-resolution segmentation refinement datasets, i.e., BIG and PASCAL VOC 2012. The extensive experiments demonstrate that our method outperforms competitors by a large margin. The code is provided in supplementary material.