StitchFusion: Weaving Any Visual Modalities to Enhance Multimodal Semantic Segmentation
作者: Bingyu Li, Da Zhang, Zhiyuan Zhao, Junyu Gao, Xuelong Li
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-08-02 (更新: 2025-08-07)
💡 一句话要点
提出StitchFusion，通过编织任意视觉模态增强多模态语义分割
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态语义分割 特征融合 预训练模型 跨模态信息传递 多尺度特征 视觉模态 MultiAdapter
📋 核心要点
- 现有方法针对特定模态设计特征融合模块，导致输入不灵活，参数量大，限制了多模态语义分割的发展。
- StitchFusion通过直接集成预训练模型作为编码器和特征融合器，实现多模态和多尺度特征的全面融合。
- 实验表明，StitchFusion在多个数据集上取得了SOTA性能，且仅需少量额外参数，并能与现有特征融合模块互补。
📝 摘要（中文）
多模态语义分割在复杂场景中展现出提升分割精度的巨大潜力。然而，当前方法通常采用针对特定模态定制的特征融合模块，限制了输入灵活性并增加了训练参数。为了解决这些挑战，我们提出了StitchFusion，一个简单而有效的模态融合框架，它直接集成大规模预训练模型作为编码器和特征融合器。这种方法促进了全面的多模态和多尺度特征融合，能够适应任何视觉模态输入。具体来说，我们的框架通过共享多模态视觉信息在编码过程中实现模态集成。为了增强跨模态的信息交换，我们引入了一个多方向适配器模块（MultiAdapter），以在编码过程中实现跨模态信息传递。通过利用MultiAdapter在编码过程中跨预训练编码器传播多尺度信息，StitchFusion实现了编码过程中的多模态视觉信息集成。大量的对比实验表明，我们的模型在四个多模态分割数据集上以最少的额外参数实现了最先进的性能。此外，MultiAdapter与现有特征融合模块（FFM）的实验集成突出了它们的互补性。我们的代码可在StitchFusion_repo获得。
🔬 方法详解
问题定义：多模态语义分割旨在利用多种视觉模态的信息来提升分割精度，尤其是在复杂场景下。然而，现有方法通常针对特定模态组合设计专门的特征融合模块，这导致了两个主要问题：一是输入模态的灵活性受限，难以适应新的模态组合；二是模型参数量增加，训练成本高昂。因此，如何设计一个通用的、高效的多模态融合框架是亟待解决的问题。
核心思路：StitchFusion的核心思路是利用大规模预训练模型强大的特征提取能力，并将其作为编码器和特征融合器直接集成到多模态语义分割框架中。通过共享多模态视觉信息，在编码过程中实现模态集成。这种方法避免了为每种模态组合设计特定融合模块的需要，从而提高了输入灵活性和模型效率。
技术框架：StitchFusion的整体架构包含多个预训练编码器，每个编码器处理一种视觉模态的输入。为了增强跨模态的信息交换，引入了多方向适配器模块（MultiAdapter）。MultiAdapter在编码过程中跨预训练编码器传播多尺度信息，从而实现多模态视觉信息集成。解码器部分则利用融合后的特征进行语义分割。整个流程可以概括为：多模态输入 -> 预训练编码器 + MultiAdapter -> 特征融合 -> 解码器 -> 分割结果。
关键创新：StitchFusion最重要的技术创新点在于其通用的模态融合框架。与现有方法相比，StitchFusion无需针对特定模态组合设计专门的融合模块，而是直接利用预训练模型和MultiAdapter实现多模态特征的融合。这种方法显著提高了输入灵活性和模型效率，使得StitchFusion能够适应任意视觉模态的输入。
关键设计：MultiAdapter是StitchFusion的关键设计之一。它通过多方向的信息传递，增强了跨模态特征之间的交互。具体的参数设置和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。损失函数方面，论文中没有明确提及，推测可能采用常用的分割损失函数，如交叉熵损失或Dice损失（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
StitchFusion在四个多模态分割数据集上取得了SOTA性能，且仅需少量额外参数。实验结果表明，StitchFusion能够有效地融合多种视觉模态的信息，提高语义分割的精度。此外，MultiAdapter与现有特征融合模块（FFM）的实验集成突出了它们的互补性，表明StitchFusion可以作为一种通用的模态融合方法，与其他方法相结合，进一步提升性能。
🎯 应用场景
StitchFusion具有广泛的应用前景，例如自动驾驶、遥感图像分析、医学图像诊断等领域。在自动驾驶中，可以融合摄像头、激光雷达等多种传感器数据，提高环境感知的准确性和鲁棒性。在遥感图像分析中，可以融合可见光、红外等多种光谱数据，提升地物分类和目标识别的精度。在医学图像诊断中，可以融合CT、MRI等多种影像数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
📄 摘要（原文）
Multimodal semantic segmentation shows significant potential for enhancing segmentation accuracy in complex scenes. However, current methods often incorporate specialized feature fusion modules tailored to specific modalities, thereby restricting input flexibility and increasing the number of training parameters. To address these challenges, we propose StitchFusion, a straightforward yet effective modal fusion framework that integrates large-scale pre-trained models directly as encoders and feature fusers. This approach facilitates comprehensive multi-modal and multi-scale feature fusion, accommodating any visual modal inputs. Specifically, Our framework achieves modal integration during encoding by sharing multi-modal visual information. To enhance information exchange across modalities, we introduce a multi-directional adapter module (MultiAdapter) to enable cross-modal information transfer during encoding. By leveraging MultiAdapter to propagate multi-scale information across pre-trained encoders during the encoding process, StitchFusion achieves multi-modal visual information integration during encoding. Extensive comparative experiments demonstrate that our model achieves state-of-the-art performance on four multi-modal segmentation datasets with minimal additional parameters. Furthermore, the experimental integration of MultiAdapter with existing Feature Fusion Modules (FFMs) highlights their complementary nature. Our code is available at StitchFusion_repo.