1. 【前言】

​​​​
在计算机视觉领域，语义分割旨在为图像中每个像素分配预定义类别标签，然而仅基于RGB数据的方法在复杂场景（如杂乱室内环境或低光条件）中性能显著下降。随着3D模块化传感器的发展，深度数据因包含场景3D几何信息，被广泛用于提升RGB-D语义分割的鲁棒性与准确性。当前主流方法多采用双编码器架构分别处理RGB和深度数据并进行特征融合，但这类方法忽视了两种模态的固有差异，且存在计算成本高、输入不一致导致表示分布偏移等问题。基于此，本篇论文《DFormerv2: Geometry Self-Attention for RGBD Semantic Segmentation》提出DFormerv2，其核心动机是将深度图直接作为几何先验而非通过神经网络编码，通过几何自注意力机制建模图像块间的几何和空间关系，以更高效地融合RGB和深度信息，在减少计算量的同时提升分割性能，为RGBD语义分割领域提供了新的研究思路与方法。
Comparisons among the main RGBD segmentation pipelines and proposed approach.

2.【论文基本信息】

论文基本信息

  • 论文标题：DFormerv2: Geometry Self-Attention for RGBD Semantic Segmentation
  • 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2504.04701

3.【创新点概述】

3.1 首次将深度信息与空间信息结合作为几何先验引入神经网络

不同于传统方法通过神经网络编码深度信息，本研究首次提出将深度图直接作为几何先验，通过提取深度中的几何线索及图像块间的空间距离，形成几何先验以指导自注意力机制中的权重分配，为RGBD特征表示学习提供了全新思路。
Illustration of the geometry prior.

3.2 提出几何自注意力机制（GSA）构建高效RGBD编码器

设计Geometry Self-Attention（GSA），将几何先验融入自注意力计算，通过衰减机制增强近邻区域的注意力权重，抑制无关区域，有效建模对象内和对象间的几何关系。同时采用轴分解操作降低计算复杂度，使模型在参数和计算量上更高效。
Comparison between geometry self-attention (GSA) and other attention mechanisms

3.3 在三大RGBD语义分割数据集上实现性能与效率的双重突破

DFormerv2在NYU DepthV2、SUNRGBD和Deliver数据集上均刷新SOTA，例如DFormerv2-L在NYU DepthV2上以95.5M参数和124.1G Flops实现58.4% mIoU，较同类方法计算成本降低一半以上，展现出最佳的分割性能与计算效率平衡。

4.【整体架构流程】

Illustration of our DFormerv2. (a) Overall architecture of our DFormerv2, which contains an encoder with pyramid structure and a decoder head that receives input from the last three stage features. (b) Detailed structure of the basic building block. (c) Detailed illustration of the proposed geometry self-attention mechanism.

4.1 编码器架构

DFormerv2采用编码器-解码器框架，编码器包含四个阶段，各阶段通过几何自注意力块（Geometry Self-Attention Block）生成多尺度特征：

  1. 输入处理：RGB图像经stem层（两层3×3卷积，步长2）提取初始特征，深度图通过平均池化生成各尺度几何先验，无需神经网络编码。
  2. 特征提取阶段：前三个阶段对几何自注意力进行轴分解（沿水平和垂直方向），降低计算复杂度；第四阶段不分解，保留全局几何关系。
  3. 多尺度特征：四阶段输出特征分辨率依次为输入的1/4、1/8、1/16、1/32，通道数随阶段递增。

4.2 几何自注意力（GSA）机制

  1. 几何先验生成：
    • 深度距离矩阵 D i j , i ′ j ′ = ∣ z i j − z i ′ j ′ ∣ D_{ij,i'j'} = |z_{ij} - z_{i'j'}| Dij,i′j′​=∣zij​−zi′j′​∣，其中 z i j z_{ij} zij​为深度块平均深度。
    • 空间距离矩阵 S i j , i ′ j ′ = ∣ i − i ′ ∣ + ∣ j − j ′ ∣ S_{ij,i'j'} = |i-i'| + |j-j'| Sij,i′j′​=∣i−i′∣+∣j−j′∣，采用曼哈顿距离。
    • 融合 D D D和 S S S生成几何先验矩阵 G G G，建模全局3D几何关系。
  2. 注意力计算：
    GeoAttn ( Q , K , V , G ) = ( Softmax ( Q K T ) ⊙ β G ) V \text{GeoAttn}(Q, K, V, G) = (\text{Softmax}(QK^T) \odot \beta^G)V GeoAttn(Q,K,V,G)=(Softmax(QKT)⊙βG)V
    其中 β ∈ ( 0 , 1 ) \beta \in (0, 1) β∈(0,1) 为衰减率, β G \beta^G βG 通过元素级乘法将几何先验嵌入注意力图, 增强近邻区域权重。
  3. 轴分解优化：将自注意力分解为水平和垂直方向计算，降低高分辨率特征的计算复杂度：
    G e o A t t n y = ( S o f t m a x ( Q y ( K y ) T ) ⊙ β G y ) G e o A t t n x = ( S o f t m a x ( Q x ( K x ) T ) ⊙ β G x ) G e o A t t n = G e o A t t n y ( G e o A t t n x V ) T \mathrm{GeoAttn}^{y}=\left(\mathrm{Softmax}(Q^{y}(K^{y})^{T})\odot\beta^{G^{y}}\right)\\\mathrm{GeoAttn}^{x}=\left(\mathrm{Softmax}(Q^{x}(K^{x})^{T})\odot\beta^{G^{x}}\right)\\\mathrm{GeoAttn}=\mathrm{GeoAttn}^{y}(\mathrm{GeoAttn}^{x}V)^{T} GeoAttny=(Softmax(Qy(Ky)T)⊙βGy)GeoAttnx=(Softmax(Qx(Kx)T)⊙βGx)GeoAttn=GeoAttny(GeoAttnxV)T
    其中 G x 、 G y G^x、G^y Gx、Gy分别为水平和垂直方向的几何先验矩阵。

4.3 解码器与模型变体

  1. 解码器设计：轻量级解码器接收编码器后三阶段特征，输出语义分割结果。
  2. 模型变体：基于几何自注意力块配置，设计DFormerv2-S、DFormerv2-B、DFormerv2-L三种尺度，参数规模与性能逐步提升。

4.4 训练与推理流程

  1. 预训练：在ImageNet-1K上进行RGB-D预训练，采用AdamW优化器，学习率 1 × 1 0 − 3 1 \times 10^{-3} 1×10−3，训练300轮。
  2. 微调：在NYU DepthV2、SUNRGBD、Deliver数据集上微调，使用交叉熵损失，输入尺寸分别为480×640、480×480、1024×1024，采用多尺度翻转推理。

5.【实验结果】

5.1 主要数据集性能对比

  1. NYU DepthV2数据集：

    • DFormerv2-L实现58.4% mIoU，参数95.5M，计算量124.1G Flops，超越GeminiFusion-B5（57.7% mIoU，256.1G Flops），计算成本减少超一半。
    • DFormerv2-B以53.9M参数、67.2G Flops达到57.7% mIoU，性能与GeminiFusion-B5相当，但计算量仅为其26%。

  2. SUNRGBD数据集：

    • DFormerv2-L实现53.3% mIoU，参数和计算量分别为95.5M和160.5G Flops，优于GeminiFusion-B5的53.3% mIoU（332.4G Flops）。
    • DFormerv2-B以52.8% mIoU、86.9G Flops，超越DFormer-L的52.5% mIoU（84.5G Flops）。
      Results on NYU Depth V2 and SUN-RGBD

  3. Deliver数据集：

    • DFormerv2-L以67.1% mIoU、114.5G Flops刷新SOTA，较GeminiFusion-B5（66.9% mIoU，218.4G Flops）性能提升0.2%，计算量降低47%。
      Results on Deliver dataset.

5.2 计算效率与模型规模分析

  1. 参数与计算量对比：

    • 在相同性能下，DFormerv2参数和Flops显著低于同类方法。例如，DFormerv2-B（57.7% mIoU）参数仅为GeminiFusion-B5的39.3%，计算量为26.2%。
    • 小模型DFormerv2-S（26.7M参数）在NYU DepthV2实现56.0% mIoU，优于DFormer-Small（18.7M参数，53.6% mIoU）。
      Performance-computation comparisons between our DFormerv2 and other SOTA methods on NYU DepthV2

  2. 推理延迟：

    • DFormerv2-L在480×640分辨率下延迟79.9ms，优于GeminiFusion-B5的108.7ms，且性能更高。
    • DFormerv2-B延迟50.7ms，较DFormer-B（42.8ms）仅增加18.4%，但mIoU提升3.8%。
      ![Qualitative comparisons with GeminiFusion-B5 and DFormer-L

5.3 消融实验结果

  1. 几何先验有效性：

    • 仅深度先验使NYU DepthV2 mIoU提升2.6%，仅空间先验提升1.8%，融合两者提升4.5%。
    • 轴分解操作在保持性能的同时，将计算量从51.7G降至33.9G。

  2. 融合操作与衰减率：

    • 记忆权重融合（Memory）较卷积（Conv）、加法（Addition）等操作，使NYU DepthV2 mIoU提升1.4%。
      ifferent operations to bridge the depth prior and spatial prior on our small scale model

    • 衰减率β在[0.75, 1.0)区间线性采样时，模型性能最优（56.0% mIoU）。
      Effect of different decay strategies in geometry self- attention on DFormerv2-S
      在这里插入图片描述

5.4 可视化与模态分析

  1. 几何先验可视化：

    • 几何先验可准确捕捉物体间空间关系（如椅子在桌子下方），帮助模型区分语义对象。
    • 引入先验后，特征图对物体细节（如边缘、轮廓）的捕捉能力显著提升。
      Some visualization samples of the geometry prio

  2. RGB与深度模态贡献：

    • 深度模态主要提升分割精度（MAE从0.054降至0.048），对分类精度提升有限（Top-1 Acc从83.1%升至83.4%）。

Effect of different input modalities on capturing semantic categories and object shape

6.【论文总结展望】

总结

DFormerv2通过将深度图直接作为几何先验引入自注意力机制，构建了几何自注意力（GSA），实现了RGBD语义分割中深度信息的高效利用。该方法无需神经网络显式编码深度，而是通过融合深度与空间距离生成几何先验矩阵，指导注意力权重分配，同时采用轴分解优化计算复杂度。实验表明，DFormerv2在NYU DepthV2、SUNRGBD和Deliver数据集上刷新SOTA，例如以95.5M参数实现58.4% mIoU，较同类方法计算成本降低超一半，首次实现了深度几何先验与视觉特征的深度耦合。

展望

未来可探索动态几何先验生成，如结合场景理解动态调整深度与空间距离的融合权重，或引入时序信息拓展至视频RGBD任务。此外，可尝试将几何先验机制迁移至3D目标检测、SLAM等跨模态任务，探索其在更复杂场景中的泛化能力。同时，进一步优化模型架构以适配边缘设备，推动RGBD技术在实时交互系统中的应用落地。

7.【附录 / 扩展资源】

  • 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2504.04701
  • 代码链接：https://github.com/VCIP-RGBD/DFormer
  • 更多模块解析请关注后续更新！
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