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【高校论文】DFORMER重新思考用于语义分割的RGBD表示学习[南开&国防科大]

前言

本文介绍了DFormer，一种新的RGB-D预训练框架，用于学习可迁移的RGB-D表示以应用于语义分割任务¹²。

正文

创新点

DFormer的两个关键创新点是：

1. 不像先前工作那样使用RGB预训练主干网络编码RGB-D信息，而是使用ImageNet-1K中的图像-深度对进行主干网络的预训练，从而赋予DFormer编码RGB-D表示的能力；
2. DFormer包含一系列专门设计的RGB-D块，用于通过新颖的构建块设计同时编码RGB和深度信息。实验结果表明，DFormer在两项流行的RGB-D任务（即RGB-D语义分割和RGB-D显著目标检测）上取得了最新的最佳性能，计算成本仅为当前最佳方法的一半。

解决的问题

具体来说，DFormer通过以下方式解决了现有方法中存在的问题：

1. 避免了RGB预训练主干网络对深度图中3D几何关系的不匹配编码；
2. 在预训练过程中，在构建块内建立RGB和深度特征之间的交互，减少了主干网络外部的重交互模块；
3. 观察到深度信息只需要少量通道来编码，从而有效减少了模型大小。

实验验证

在实验部分，论文作者展示了DFormer在两个RGB-D语义分割数据集和五个RGB-D显著目标检测数据集上的优越性能。例如，DFormer-L在NYU Depthv2数据集上达到了57.2%的mIoU，而参数和计算量分别仅为39.0M和65.7G Flops。相比之下，最近的最佳方法CMX（MiT-B2）使用66.6M参数和67.6G Flops仅能达到54.4%的mIoU。

总结

论文作者进行了消融研究，分析了DFormer各组件的有效性。实验结果表明，RGB-D预训练对于提升分割准确性至关重要，且DFormer的解码器只需使用RGB特征即可高效融合两种模态的信息，进一步证明了所提框架和构建块更适合RGB-D分割任务。

参考

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1. VCIP-RGBD/DFormer: [CVPR 2025]DFormerv2: Geometry Self-Attention for RGBD Semantic Segmentation && [ICLR 2024] DFormer: Rethinking RGBD Representation Learning for Semantic Segmentation ↩︎

2. VCIP-RGBD/RGBD-Pretrain: RGBD Pretraining code used in DFormer [ICLR 2024] ↩︎