Generalized Decoding for Pixel, Image, and Language
Towards a Generalized Multi-Modal Foundation Model
1、概述
X-Decoder没有为视觉和VL任务开发统一的接口，而是建立了一个通用的解码范式，该范式可以通过采用共同的（例如语义）但尊重自然差异（例如空间掩码与序列语言）来无缝连接任务，从而全面显著改进不同的分割和VL工作。
输入：两个查询，(i) generic non-semantic queries that aim to decode segmentation masks for universal segmentation，(ii) newly introduced textual queries to make the decoder language-aware for a diverse set of language-related vision tasks
输出：两种类型，像素级别和token级别。
2、X-Decoder
2.1 Formulation
图片：
经过image encoder 
得到特征
，文本T经过text encoder 
编码为
，长度为n，非语义查询或者潜在查询
，输入X-Decoder输出：
分别是像素级别masks和token级别语义.
在许多以前的统一编码器-解码器模型中，图像和文本在编码器侧融合。这种设计不仅使全局图像-文本对比学习难以解决，而且使生成预训练也难以解决。相反，通过完全解耦图像和文本编码器，并将输出全部用作查询，X-Decoder可以从图像内监督和图像间监督中学习，这对于学习更强的像素级表示和支持不同粒度的任务至关重要。
2.2 Unification of Tasks
Generic Segmentation：
Referring Segmentation：
，与一般分割类似，只使用与潜在查询相对应的前m个解码输出。
Image-Text Retrieval：
，
Image Captioning and VQA：
，这两个任务有两个不同：Captioning遵循因果掩mask策略，而VQA则不遵循。其次，使用Os中的所有输出作为字幕，但仅使用最后一个输出来预测VQA的答案。
之前的一系列工作探索了序列解码接口进行统一。然而，在这项工作中，我们提倡通过功能而不是接口来实现统一，即我们最大限度地共享不同任务的共同部分，同时保持单个任务的其余部分不变。
2.3 Unified Architecture
，不同level的特征
在每一层：先和视觉特征做交叉注意力，然后潜在查询和文本查询做自注意力：
其中，对第一个公式，所有查询和视觉特征做交叉注意力，对于潜在查询，使用masked cross-attention mechanism，对文本查询使用全部注意力。
对第二个公式，（i） 我们使用最后一个潜在查询来提取全局图像表示，剩余的用于一般分割；（ii）对于图像Caption，每个文本查询可以和其自身、前面的文字、所有潜在查询做自注意力；（iii）对于参考分割，潜在查询与所有文本查询做注意力。
对，m个潜在查询输出mask，对于语义输出，为潜在查询和文本查询预测输出，
2.4 End-to-End Pre-training
两种类型的损失函数：Semantic Loss，Mask Loss
1）Semantic Loss：
三个任务对应三个损失函数：
对image-text retrieval，计算语言图片相对损失。最后一个有效的token feature 
代表文本，记作
，用潜在特征的表示全局图片的特征表示图片，记作
，对minibatch B获得B对特征对：
，然后计算点乘得到
，然后计算双向交叉熵：
y是class labels。
对于mask classification，包括“background”在内C个类别编码为C个文本查询，提取每个查询最后一个有效特征作为概念表示，然后取对应前（m-1）个潜在查询的decoder输出，计算这些输出和概念表示的点乘，得到
，最后计算交叉熵损失：
。
对于image captioning，提取所有词汇向量，大小为V，X-Decoder最后n个语义输出，计算点乘得到
，和GT的写一个token的id 
计算交叉熵
。
2）Mask Loss
用Hungarian matching找到和前(m − 1)个输出匹配的GT，使用BCE和DICE计算损失。
3 实验
100 latent queries and 9 decoder layers for segmentation, and we add one additional latent query for image-level task。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-767630.html
Focal-T and DaViT-B/L as the vision encoder文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-767630.html
到了这里，关于论文阅读——X-Decoder的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
