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具有图像级别标签的弱监督语义分割（WSSS）是一项重要且具有挑战性的工作。由于训练效率高，WSSS的端到端解决方案越来越受关注。然而，目前的方法主要基于卷积神经网络，无法正确探索出全局的信息，因此通常会导致对象区域（object regions）不完整。本文为解决上述问题引入了Transformer，它自然地集成了全局信息，为端到端的WSSS生成更完整的初始伪标签。受Transformer中的自注意力机制（self-attention）与语义亲和力信息（semantic affinity）有内在联系这一特点，本文提出了一个Affinity from Attention机制（AFA，从注意力中提取亲和性）来从Transformer中的多头自注意力机制（MHSA）学习语义亲和力（semantic affinity），然后利用学习到的亲和力来细化初始伪标签以进行分割。此外，为了有效地导出用于监督AFA的可靠亲和力标签，并确保伪标签的局部一致性，本文还设计了一个像素自适应细化模块（Pixel-Adaptive Refinement），该模块结合了low-level图像外观信息来细化伪标签。提出的方法PASCAL VOC 2012和MS COCO 2014数据集上显著优于最近的端到端方法。

1 Introduction

旨在标记图像中每个像素的语义分割是视觉中一项基本任务，过去十年中深度神经网络（DNN）在语义分割方面取得了巨大成功。然而由于DNN中数据匮乏（data-hungry）的特性，全监督语义分割通常需要耗费大量人力来进行像素级标签的标注。为了解决这个问题，近期的一些方法设计了使用弱标签的语义分割模型，如图像级别标签、点标签、涂鸦型标签和边界框等。本文的方法仅使用图像级别的标签，是所有WSSS场景中最具有挑战性的方法。

图像级标签的弱监督语义分割方法中，比较流行的是采用多阶段的框架。具体而言，这些方法首先训练一个分类模型，然后生成类激活图（CAM）作为伪标签。经过细化后，伪标签被用来训练一个独立的语义分割网络作为最终模型。这种多阶段的框架需要针对不同的目的训练多个模型，因此使训练流程复杂化，并减慢了训练速度。为避免这个问题，近期出现了几个WSSS问题的端到端（End-to-end）解决方案。然而这些方法通常基于卷积神经网络，无法正确探索全局特征关系——而全局关系对于激活整体对象区域至关重要，会显著影响生成的伪标签的质量。

最近，Transformer在众多视觉应用中取得重大突破，本文认为它自然有利于WSSS。首先，Transformer中的自注意力机制可以对全局特征关系进行建模，克服上述CNN的缺点，从而发现更多完整的对象区域。

如图1所示，Transformer中的多头自注意力（MHSA）可以捕获语义级别的亲和力，因此可以用于改进粗伪标签。然而从图1（b）中可以看出，在MHSA机制中捕获的亲和力仍然不够准确，即直接应用MHSA作为Affinity来修改标签效果不佳，如图1（c）所示。

基于上述分析，本文提出了一个基于Transformer的WSSS端到端框架。具体来说是利用Transformer生成CAM作为初始伪标签，以避免卷积神经网络的内在缺陷。本文进一步利用Transformer块中内在的亲和力来改进初始伪标签。由于MHSA中的语义亲和性很粗糙，我们提出了一个Affinity from Attention（AFA）模块，旨在导出可靠的伪亲和力标签，以监督从Transformer中的MHSA学习的语义亲和力。学习到的亲和力通过随机游走传播（random walk propagation）（CVPR2018）来修改初始伪标签，这可以扩散对象区域、抑制错误激活的区域。为了AFA推导出高度可信的伪标签并确保传播的伪标签的局部一致性，本文进一步提出了一个像素自适应细化模块Pixel-Adaptive Refinement（PAR）。基于像素自适应卷积，PAR有效地整合了局部像素的RGB和位置信息以细化伪标签，从而更好地与Low-level图像外观对齐。此外鉴于简单性，本文的模型可以以端到端的方式进行训练，从而避免了复杂的training pipeline（训练流程）。PASCAL VOC 2012和MS COCO 2014的实验结果表明，本文方法明显优于最近的端到端方法和几个采用多阶段框架的方法。

总体而言，本文的贡献主要有以下几点：

为图像级标签的WSSS任务提出了一个基于Transformer的端到端框架，这是对于Transformer运用到WSSS任务中的首次探索。
利用Transformer的内在优势并设计出AFA模块。AFA从MHSA机制中学习可靠的语义亲和性，并使用学习到的亲和性传播伪标签。
提出了一种高效的像素自适应细化模块（PAR），该模块结合了局部像素的RGB和位置信息以进行标签细化。

2.Related Work

2.1 弱监督语义分割

多阶段方法。大多数图像级别的WSSS方法都使用多阶段过程。通常先是训练分类网络，使用CAM生成初始伪像素级标签。为了解决CAM生成对象激活图不完整的问题，有方法（46,56,40）提出利用擦除策略，擦除最具有辨别力的区域，从而发现更完整的对象区域。受分类网络在不同训练阶段倾向于关注不同对象区域的观察的启发，（16,51,18）在训练过程中累积激活区域，（26,39,47）提出从多个输入图像中挖掘语义区域，发现相似的语义区域。还有一类流行的具有辅助任务的WSSS分类网络，确保完整的对象发现（45,7，35,36）。最近的一些研究从新颖的角度解释了CAM的生成，例如因果推理（55）、信息瓶颈理论（22）、反对抗攻击（23）
端到端方法（End-to-End Method）：由于监督极其有限，很难为WSSS训练一个具有良好性能的端到端模型。【31】提出了一种自适应期望最大化框架来推断用于分割的伪标签（pseudo ground truth for segmention）。【32】将图像级标签的WSSS处理为多实例学习（MIL）问题，并设计了Log-Sum-Exp聚合函数来驱动网络分配正确的像素标签。结合nGWP pooling（利用归一化的全局加权平均池化）,pixel-adaptive mask refinement和stochastic low-level information transfer等方法，单阶段模型实现了与多阶段模型相当的性能。【53】中，RRM（可靠区域挖掘）将CAM作为初始伪标签，并使用CRF（条件随机场）生成细化标签作为分割的监督。RRM还引入了辅助正则化损失来保证分割图和低级图像外观的一致性。上述的这些方法通常采用CNN，都带有卷积的固有缺点，即无法捕获全局信息，导致对象的不完全激活。本文探索了用于端到端的WSSS的Transformer来解决这个问题。

2.2 Transformer in Vision

ViT是第一个将纯Transformer架构应用于视觉识别任务的工作，在视觉分类基本问题上性能惊人，后来的变体表明，ViT也有利于下游视觉任务，如语义分割、深度估计和视频理解。有方法【13】提出了用Transformer-based method做弱监督目标定位（WSOL）。WSOL旨在仅通过图像级监督来定位对象。该方法训练具有图像级标签的ViT模型，生成语义感知CAM，并将生成的CAM与语义无关注意图耦合，与语义无关的注意力图是从class-token对其他patch-token的注意力提出的。尽管如此，该方法没有运用MHSA中内在的语义亲和力来提升定位结果。本文提出从MHSA中学习可靠的语义亲和力，并使用学习到的亲和力来传播CAM。

3.具体方法

文章的这一部分首先介绍了Transformer主干网络和CAM，它们生成了最初的伪标签。然后展示了AFA模块，它可以学习可靠的语义亲和力，并利用学习到的亲和力来传播最初的伪标签。随后文章又提出了像素自适应细化模块来保证伪标签的局部一致性。

3.1 Transformer Backbone

如图3所示，本文提出的框架以Transformer为主干，输入的图片首先被分割成h×wh×wh×w个patches，每个patches都被拉平并线性摆放成h×wh×wh×w个tokens。在每个Transformer模块中，多头自注意力机制（MHSA）捕获全局特征依赖关系。具体而言，对于MHSA中的第iii个头，patch tokens用一个MLP（多层感知机）进行投影，并建立起以下三个矩阵：Qi∈Rhw×dkQ_i∈R^{hw×d_k}Qi∈Rhw×dk，Ki∈Rhw×dkK_i∈R^{hw×d_k}Ki∈Rhw×dk和Vi∈Rhw×dvV_i∈R^{hw×d_v}Vi∈Rhw×dv，其中dkd_kdk是queries和keys的特征维度，dvd_vdv是values的特征维度。基于这三个矩阵进行计算，自注意力矩阵SiS_iSi和输出XiX_iXi分别是
Si=QiKiTdk\\S_i=\frac{Q_iK_i^T}{\sqrt{d_k}} Si=dkQiKiT
最终Transformer Blocks的输出结果放入前馈神经网络（FFN）中（包含了Layer normalization和MLP层）。堆叠了多个Transformer块后，该主干部分能为后续模块生成特征图。

3.2 CAM生成

考虑到其简单性和推理效率，本文采用CAM方法作为初始伪标签。对于之前得到的特征图和给定的类别，CAM图由特征图中各部分对该类别的贡献得到。ReLU函数用来去掉激活值为负数的部分，min-max归一化将激活值的范围归一到[0,1]范围内，Background score被用来区分前景区域和背景区域。

3.3 Affinity from Attention

如图1所示，Transformer中的多头自注意力机制与语义亲和力之间存在一致性，这启发我们用MHSA来发现对象所在的区域。然而在训练过程中，由于没有对自注意力矩阵加以明确的约束，通过MHSA学习到的亲和力通常是粗糙且不准确的。这意味着直接应用MHSA作为亲和力来细化标签效果不佳。本文提出AFA模块来解决这一问题。
假设Transformer块中的MHSA表示为Rhw×hw×nR^{hw×hw×n}Rhw×hw×n，其中hwhwhw是图片块被铺平后的长度，nnn是自注意力的头数。在我们的AFA模块中，我们通过线性组合多头自注意力，也就是使用MLP层，直接产生语义亲和力。本质上自注意力机制是一种有向图模型，而亲和力矩阵应该是对称的，因为共享相同语义的结点应该是相等的。为了执行这种转换，我们只需要添加S及其转置，预测出来的语义亲和力矩阵可表示为
A=MLP(S+ST)A=MLP(S+S^T) A=MLP(S+ST)

伪亲和标签的生成：
要学习到正确的语义亲和力AAA，关键的一步是生成可靠的伪亲和力标签YaffY_{aff}Yaff作为监督。如图3所示，我们从细化的伪标签中生成YaffY_{aff}Yaff（细化模块将会在稍后介绍）。

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