Motivation & Intro
基于DETR的目标检测范式（语义分割的Maskformer也与之相似）通常会用到一系列固定的query，这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query，就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如，当高级语义显示图像是一张合影时，我们就知道图像中会有一群人（类别），而且他们更有可能靠近图像中心（定位）。由于检测查询是隐含特征，与 DETR 框架中的具体位置和对象类别没有直接关系，因此很难设计一种机制来更改查询，同时将其保持在对模型有意义的 "查询 "子空间内。同时，作者通过实验观察到，query的凸组合能够达到与原始的query相同的性能表现。为此，作者提出了modulated queries，同时将生成的query限制在static query所构成的凸包中。
Method
Fixed Query Combination
作者首先讨论了fixed query combination，具体包含三种setting，分别为凸组合、非凸组合以及平均组合。首先将n个query分为m组，每组包含\(\frac{n}{m}=r\)个query。对于凸组合，首先 在[-1,1]随机采样r个值，对其softmax作为加权系数对r个query进行组合得到结果。对于非凸组合，其同样要求加权系数和为1，与凸组合的区别在于不要求每个加权系数都为正。
实验结果表明凸组合是除了baseline以外最优的。
Dynamic Query Combinations
本节作者探讨了如何找到一种方法学习query的动态组合以替代加权系数的随机初始化。一种想法是直接将送入decoder的特征过一个mlp得到query，但实验证明这种方式效果不佳。受到动态卷积的启发，作者提出了query modulation，引入了两种query：basic query \(Q^B\in \mathbb{R}^{n\times f}\)以及\(Q^M\in\mathbb{R}^{m\times f}\)，之前的组合公式可以表示为：
其中\(W^D\in\mathbb{R}^{m\times r}\)是组合系数矩阵。为了满足query的组合是凸的，要求\(w_{ij}^D\geq0,\sum_{j=1}^rw_{ij}^D=1\)。每r个basic query组合为一个modulated query。系数矩阵\(W^D\)通过将输入特征送入一个小的网络学习得到：
其中\(\mathcal{A}\)是GAP，\(\theta\)是一个MLP，\(\sigma\)是softmax函数。在训练时，\(Q^M\)和\(Q^B\)被同时送入decoder得到对应的预测结果，分别计算对应的匈牙利损失并相加；推理时只使用\(Q^M\)。因此，这种方式
Experiments
- Transformer-based Combinations Segmentation Transformer Detectiontransformer-based combinations segmentation transformer-based transformer-based encoder-decoder transformer aaai_ultra-high-definition transformer-based transformer-based entroformer transformer模型 detection surface segmentation-based surface-defect segmentation transformer unetformer unet-like anchor-free transformer detection sw-yolox squeeze-enhanced segmentation transformer seaformer combinations