摘要

我们提出 MaX-DeepLab，这是首个面向全景分割（panoptic segmentation）的端到端模型。该方法简化了当前依赖大量代理子任务和人工设计组件的复杂流程，例如边界框检测、非极大值抑制（non-maximum suppression）、可数物（thing）与不可数物（stuff）合并等。尽管这些子任务由领域专家分别处理，但仍难以全面解决全景分割的最终目标。相比之下，MaX-DeepLab 通过一个掩码变换器（mask transformer）直接预测带有类别标签的掩码，并采用基于二分匹配（bipartite matching）的全景质量（panoptic quality）损失进行训练。该掩码变换器采用双路径架构，在传统的卷积神经网络（CNN）路径之外引入全局记忆路径，实现与任意 CNN 层的直接信息交互。实验结果表明，在具有挑战性的 COCO 数据集上，MaX-DeepLab 在无边界框（box-free）设置下实现了 7.1% 的 PQ（Panoptic Quality）显著提升，首次弥合了基于边界框与无边界框方法之间的性能差距。此外，MaX-DeepLab 的小型变体在参数量和计算量（M-Adds）相近的情况下，相比 DETR 提升了 3.0% 的 PQ。更重要的是，该模型在不使用测试时增强（test-time augmentation）的情况下，于 COCO test-dev 集上取得了 51.3% 的 PQ，达到新的最先进水平。代码已开源，地址为：https://github.com/google-research/deeplab2。