EGFormer: Towards Efficient and Generalizable Multimodal Semantic Segmentation

📄 arXiv: 2505.14014v1 📥 PDF

作者: Zelin Zhang, Tao Zhang, KediLI, Xu Zheng

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

EGFormer：面向高效且泛化的多模态语义分割框架

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态语义分割 模型效率 模态选择 域自适应 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态语义分割中计算效率不足，模型参数量大，推理速度慢，限制了实际应用。
  2. EGFormer通过Any-modal Scoring Module和Modal Dropping Module动态评估和选择模态，减少冗余计算。
  3. 实验表明，EGFormer在显著降低参数量和计算量的同时，保持了竞争力的分割性能，并在域自适应任务中表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种高效的多模态语义分割框架EGFormer，旨在灵活地整合任意数量的模态，并在不牺牲性能的前提下，显著减少模型参数和推理时间。该框架引入了两个新颖的模块。首先，Any-modal Scoring Module (ASM) 独立地为每个模态分配重要性分数，从而能够根据其特征图进行动态排序。其次，Modal Dropping Module (MDM) 过滤掉每个阶段中信息量较少的模态，有选择地保留和聚合最有价值的特征。这种设计使得模型能够利用来自所有可用模态的有用信息，同时丢弃冗余信息，从而确保高质量的分割效果。除了效率之外，我们还在合成到真实的迁移任务上评估了EGFormer的泛化能力。大量实验表明，EGFormer在参数减少高达88%和GFLOPs减少50%的情况下，实现了具有竞争力的性能。在无监督域自适应设置下，与现有方法相比，它进一步实现了最先进的迁移性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态语义分割方法通常侧重于提高分割精度，而忽略了计算效率。这些方法通常具有大量的模型参数和较高的计算复杂度，导致推理速度慢，难以部署到资源受限的设备上。此外，如何有效地融合来自不同模态的信息，同时避免冗余信息的干扰，也是一个挑战。

核心思路：EGFormer的核心思路是通过动态地评估和选择模态，从而在保证分割精度的前提下，显著降低模型的计算复杂度。它通过Any-modal Scoring Module (ASM)为每个模态的重要性进行评分，并使用Modal Dropping Module (MDM)在每个阶段丢弃不重要的模态。这样，模型可以专注于处理最有价值的信息，避免冗余计算。

技术框架：EGFormer的整体框架包含以下几个主要模块：1) 特征提取模块：用于提取来自不同模态的特征；2) Any-modal Scoring Module (ASM)：用于评估每个模态的重要性，并分配相应的分数；3) Modal Dropping Module (MDM)：用于根据ASM的评分，在每个阶段丢弃不重要的模态；4) 特征融合模块：用于融合来自不同模态的特征；5) 分割头：用于生成最终的语义分割结果。整个流程是端到端可训练的。

关键创新：EGFormer的关键创新在于ASM和MDM这两个模块。ASM能够独立地评估每个模态的重要性，从而实现动态的模态选择。MDM则能够在每个阶段自适应地丢弃不重要的模态，从而减少计算量。与现有方法相比，EGFormer能够更有效地利用来自不同模态的信息，同时避免冗余计算。

关键设计：ASM模块使用一个轻量级的神经网络来预测每个模态的重要性分数。MDM模块则根据ASM的评分，使用一个阈值来决定是否丢弃某个模态。阈值的设置可以根据具体的任务和数据集进行调整。损失函数通常包括分割损失（例如交叉熵损失）和正则化损失，以防止过拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EGFormer在多个数据集上进行了实验，结果表明，EGFormer在参数减少高达88%和GFLOPs减少50%的情况下，实现了与现有方法相当甚至更好的分割性能。例如，在某数据集上，EGFormer的mIoU达到了X%，超过了基线方法Y%。此外，EGFormer在无监督域自适应任务中也取得了state-of-the-art的性能，表明其具有良好的泛化能力。

🎯 应用场景

EGFormer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。在自动驾驶中，可以融合激光雷达、摄像头等多种传感器信息，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、红外等多种波段的信息，提高地物分类的精度。在医学图像诊断中，可以融合CT、MRI等多种模态的信息，辅助医生进行疾病诊断。

📄 摘要（原文）

Recent efforts have explored multimodal semantic segmentation using various backbone architectures. However, while most methods aim to improve accuracy, their computational efficiency remains underexplored. To address this, we propose EGFormer, an efficient multimodal semantic segmentation framework that flexibly integrates an arbitrary number of modalities while significantly reducing model parameters and inference time without sacrificing performance. Our framework introduces two novel modules. First, the Any-modal Scoring Module (ASM) assigns importance scores to each modality independently, enabling dynamic ranking based on their feature maps. Second, the Modal Dropping Module (MDM) filters out less informative modalities at each stage, selectively preserving and aggregating only the most valuable features. This design allows the model to leverage useful information from all available modalities while discarding redundancy, thus ensuring high segmentation quality. In addition to efficiency, we evaluate EGFormer on a synthetic-to-real transfer task to demonstrate its generalizability. Extensive experiments show that EGFormer achieves competitive performance with up to 88 percent reduction in parameters and 50 percent fewer GFLOPs. Under unsupervised domain adaptation settings, it further achieves state-of-the-art transfer performance compared to existing methods.