MCTformer-V1

Class-specific multi-class token attention

Class-specific attention refinement

Class-aware training

MCTformer-V2

本文记录弱监督语义分割领域论文笔记《Multi-class Token Transformer for Weakly Supervised Semantic Segmentation》

官方pytorch代码 https://github.com/xulianuwa/MCTformer

伪标签使用Vision Transformer分类架构来生成，使用image-level的标注信息

理解本文需要了解传统卷积网络生成CAM的过程，并且要懂ViT的自注意力模块

作者把他们的模型分为了 V1 和更丰富的V2两个版本

MCTformer-V1

上面就是整体的网络结构图

首先按照ViT的做法，把图片切成N*N个patch，每个patch拉成一个向量，embedding之后每个patch向量维度为D，本文把这些patch向量称为patch tokens，共有N*N个patch tokens

传统的ViT会在这些patch tokens前加上一个class token，维度也是D，因为最后要像图中那样和patch tokens拼接，最后把他提取出来做分类器。本文创新的加上C个class tokens，C是多分类的类别数，作者管这个操作叫multi-class token -> MCTformer

现在我们的输入就是(C+N*N)*D，共有C+N*N个token，维度为D，D代表了每个token的特征数量

PE代表融入了位置编码信息

之后把我们这些tokens送到ViT的encoder中，连续执行L次

Class-specific multi-class token attention

下面看他是怎么从自注意力中提取了目标的位置信息，作者展示在了上图虚线框内

ViT采用的是多头注意力，因为最后多头会融合回单头，输出维度不变，所以我们这里直接忽略多头这个操作

上面是自注意力的公式，但是本文我们获取的注意力不乘V这个矩阵

有什么区别呢， $%5Csqrt%7BD%7D%29$ 的输出形状是(C+N+N)*(C+N+N)方阵，对应图中由小圆圈组成的方阵。它的含义是token之间的关联性，值越大，两个token之间的相关性越大，相关性越大给予的注意力就越同步

如果乘上V矩阵，则相当于把输入的特征经过注意力加权后再输出，我们需要的只是第一个步骤

为什么使用C个class token？

传统的ViT使用一个class token线性变换后输出多分类器，也就是一个class token负责多个类别的分类，这样就会导致多个类别的特征被搅和到了一起，让我们无法很好的一个类一个类的去激活他们的位置。

而使用C个class token，每一个class token只负责一个类别的激活，分离类别之间的特征

看图中那些橙色的小圆圈，它代表了class token和patch token的关联性，class token代表某个类别，patch token代表某个位置，这不正好体现了某个类别很有可能在哪个位置吗。一行小圆圈是一个类别，我们把一个类别对应的N*N个patch按照原来在图片中的位置排列，该类的激活图呼之欲出，对应橙色箭头

由于ViT会经过多个encoder，每个encoder都能做一次这种操作，靠前的encoder提取的特征更具一般性，，靠后的encoder更能提取高阶的特征。所以作者会把后几层的激活图融合，直接相加求平均就好了。

Class-specific attention refinement

那些蓝色小圆圈有什么用呢？

蓝色小圆圈代表了patch token之间的关联，是一个N*N*N*N方阵，称它为affinity map。看蓝色箭头指的图片，对角线附近值最大，因为一个位置和它自己或是周围的相关性肯定是最大的。

假设p1位置对应的token和p2位置对应的token关联性很大，那么，如果p1位置很强的激活了某类，那么p2位置也要给予很强的激活。上面的公式说明，作者通过遍历patch token对来完成这个操作，(i, j)和(k, l)是patch的位置，c是第c类，Amct是上一步得到的激活图

这一步作者管他叫Class-specific attention refinement，是一种对激活图进一步细化的操作。结合上图示例，这个操作是丰富了激活图的细节，激活了更多的区域

Class-aware training

训练方式如网络右上角，每个class token代表了某一类别，对token池化后直接和标注求损失即可，然后反向传播。因为是多标签任务，并且encoder也有Norm操作，不需要在进行BN什么的，直接池化就好了。作者讲，这种一个类一个token训练起来激活能力更强

MCTformer-V2

观察这个结构，主干还是V1那样，但是把encoder输出中patch token那一部分拿出来再做一次传统的卷积网络，细节如下

1、像传统的卷积网络那样最后产生分类器，和标注文件产生损失，把这个损失和V1中的那个损失求和，一起反向传播

2、为什么要在过一次卷积网络呢，估计是作者舍不得放弃利用传统的卷积网络生成CAM激活图。看图中的最下方，作者把卷积网络生成的CAM和V1中生成的激活图做element-wise的乘积，融合两者激活区域

3、作者把利用affinity map细化激活图的步骤，放到了融合过两种激活图之后

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