TSP-Transformer: Task-Specific Prompts Boosted Transformer for Holistic Scene Understanding

📄 arXiv: 2311.03427v1 📥 PDF

作者: Shuo Wang, Jing Li, Zibo Zhao, Dongze Lian, Binbin Huang, Xiaomei Wang, Zhengxin Li, Shenghua Gao

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-06

备注: WACV 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出TSP-Transformer以提升整体场景理解能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 整体场景理解 任务特定提示 变换器 语义分割 深度估计 机器人视觉 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有方法在整体场景理解中难以有效整合不同子任务的相关性与独特性，导致表示学习不足。
  2. 本文提出的TSP-Transformer通过引入任务特定提示，增强了变换器的任务适应能力，从而提升了整体场景理解的效果。
  3. 在NYUD-v2和PASCAL-Context数据集上的实验结果显示，TSP-Transformer在多个任务上均取得了显著的性能提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

整体场景理解包括语义分割、表面法线估计、物体边界检测和深度估计等任务。该问题的关键在于有效学习表示，因为每个子任务不仅依赖于相关属性，还具有独特属性。受视觉提示调优的启发，本文提出了任务特定提示变换器（TSP-Transformer），用于整体场景理解。该方法在早期阶段采用基础变换器，在后期阶段引入任务特定提示变换器编码器，通过增强任务特定提示，使变换器层能够学习共享部分的通用信息，并具备任务特定能力。实验结果表明，该方法在NYUD-v2和PASCAL-Context数据集上取得了最先进的性能，验证了其在整体场景理解中的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决整体场景理解中的表示学习问题，现有方法在处理不同子任务时难以有效整合相关和独特属性，导致性能不足。

核心思路：TSP-Transformer通过引入任务特定提示，作为每个任务的先验信息，增强变换器的任务适应能力，促进任务特定表示学习。

技术框架：该方法包括两个主要阶段：早期阶段使用基础变换器，后期阶段引入任务特定提示变换器编码器，增强任务特定提示的使用。

关键创新：最重要的创新在于任务特定提示的引入，使变换器能够在共享信息的基础上，灵活调整以适应不同任务的需求，这与现有方法的单一表示学习方式形成鲜明对比。

关键设计：在设计上，任务特定提示作为开关，调节变换器的学习过程，具体参数设置和损失函数设计未详细说明，需参考原文以获取更多技术细节。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在NYUD-v2和PASCAL-Context数据集上的实验结果显示，TSP-Transformer在多个任务上均取得了最先进的性能，具体提升幅度超过了现有基线方法，验证了其在整体场景理解中的有效性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，特别是在自动驾驶、机器人视觉和智能监控等领域。通过提升整体场景理解能力，TSP-Transformer能够帮助系统更好地理解和解析复杂环境，提高决策和操作的准确性与效率。

📄 摘要（原文）

Holistic scene understanding includes semantic segmentation, surface normal estimation, object boundary detection, depth estimation, etc. The key aspect of this problem is to learn representation effectively, as each subtask builds upon not only correlated but also distinct attributes. Inspired by visual-prompt tuning, we propose a Task-Specific Prompts Transformer, dubbed TSP-Transformer, for holistic scene understanding. It features a vanilla transformer in the early stage and tasks-specific prompts transformer encoder in the lateral stage, where tasks-specific prompts are augmented. By doing so, the transformer layer learns the generic information from the shared parts and is endowed with task-specific capacity. First, the tasks-specific prompts serve as induced priors for each task effectively. Moreover, the task-specific prompts can be seen as switches to favor task-specific representation learning for different tasks. Extensive experiments on NYUD-v2 and PASCAL-Context show that our method achieves state-of-the-art performance, validating the effectiveness of our method for holistic scene understanding. We also provide our code in the following link https://github.com/tb2-sy/TSP-Transformer.