来源： https://arxiv.org/abs/2101.08461
组织： 港大、商汤、南大、
总结这篇文章之前，想吐槽一下现在这个领域的风气。
现在研究计算机视觉的人太多了，哪怕是小领域。而且这个领域真正技术创新的东西很少很少。一旦某个领域有一个东西被证明有效，大家就开始赶着在各个领域刷一遍。 比如之前的图卷积网络，注意力机制再到现在的transformer， transformer本质上也是attention。
不反对这种做法，但是也不能为了占坑就不在乎写作质量吧，你的文章好多明显的问题就直接放出来，也不能因为是arXiv文章就不严谨吧，让人能相信你的实验结果的真实性吗。。。唉
好，下面说说这篇文章。
文章主要有两个点：
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针对于透明物体的检测数据， 在Trans10K-v1 数据集上提供了更细致的类别， 在v1版本上只提供了两个粗略的类thing和stuff， 其中thing是一些可以用机械手臂操作的东西，比如玻璃杯，透明瓶子等， 而stuff则是一些较大的透明物品，无法移动，可以用来辅助导航，比如玻璃门，窗户等。 在新的版本也就是v2中为每个大类提供了更加细致的划分，总共划分成11小类。下图是子类的示意以及数据集的统计信息。
Trans10K-v2
错误1. table1的title中， Translabv2 应该为 Trans10K-v2. 麻烦前后一致可以吗。
image num 表示包含该类目标的帧数， CMCC表示每帧图像中平均存在的对应类的区域个数， pixel ratio则是每一类的像素点个数在所有前景总的像素点个数中的占比。
标注要求：
- 仅完全透明的区域（文章使用的是pixels）进行了标注
- 目标区域中出现不透明的部分要挖掉（这和前一点的区别是什么？）
- 标注的出发点是实际应用，比如Fig2的第五列，就不需要标注玻璃门后面的玻璃门。
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提出了以及基于transformer的场景分割模型 trans2seg。结构如下图所示：
Trans2Seg
这里使用 hybrid CNN-Transformer 表述还是比较准确的。 我们前面介绍了TransReID方法，那个方法没有使用CNN的backbone，称为基于transformer的方法，这里还是使用了CNN的backbone的，因此可以成为混合方法，但目前对这种情况没有明确的区分吧。
这个图里槽点在于 caption 里没说 Res2是啥，然后看图吧 encoder和decoder 这种模块性的东西都是用圆角矩形表示，咋small conv head 模块就直接在箭头上标注了呢？你说Fig4有解释？那Fig还解释了decoder呢，你为啥不直接箭头标注？？OK，就算你想表示经过small conv head得到mask， 那Res2对应的数据流在哪里？？虽然结合Fig4我知道在干嘛，但是这两个图就是不对应啊，Fig4中这个模块有两个输入，你Fig3就画一个从attention map的输入？？
Fig4图如下：
其实这部分很简单，就是典型的decoder模块，并在最后一个decoder layer 输出每个query在encoder的feature map上多头注意力map， 再与backbone的特征进行cat后接每一类上的逐像素二分类。
但看这个图我会以为每一个decoder layer都输出attention map，那输出来用于什么呢？或许是计算new query？但图中他俩是独立的两个输出啊？而且这里encoded features的size也标注错了，应该是
然后看4.3节的槽点， 公式1中 , 假设你就默认softmax是按行归一化，那softmax之后的size是
, 请问你和
能直接矩阵乘吗？？不应该是
?
另外，下标这么表示是迭代的意思？这让人误以为是类似于连乘算子的连续操作，迭代应该表示为
还得解释s表示decoder中layer的个数。
我不是杠精，我觉得数学本来就是最精确的语言描述，能通过数学表达准确的知道你在干嘛，你表述不清还不如不写。整篇文章就2个公式，你还写错就过分了吧。。。
另外需要注意的是，这里的decoder 似乎没有self-attention过程，无论图还是文本描述还是公式表达，都只有cross-attention的过程。
文中还有许多描述不清的东西，比如5.2里的说的Figure2明明是Table2.。。等等，这里不说了，累觉不爱。
实验部分作者分析时是采用的FCN框架，逐步嵌进去encoder和替换decoder，但不知道具体怎么做的，这部分都需要读代码。。。
总结
总结下吧，这篇文章对我而言接收到的有用idea，就是类似于Sparse RCNN中给每个目标学习对应的模板，这里是对每一类统计出一个模板，当然这个模板是用来生成attention的，其实在检测中也可以只用不同类别的模板做吧，比如COCO中就用80个模板生成attention，然后后续检测部分其实还是采用anchor-free这种检测头，当然损失也可以使用prediction set的方式，不知道性能如何，最起码收敛肯定比DETR快，感觉是个人炼丹师的可选方案。
