来源：投稿 作者：xin

编辑：学姐

Motivation:

目前虽然已经有很多工作去改进CLIP，但是这些改进都是集中在image-text match级别的分类问题上，很少有人涉足稠密预测领域。故本文在这方面进行了探索，即如何把CLIP训练好的image-text匹配的知识，迁移到下游pixel-text匹配的任务上。

Method

相比于传统的Pre-training + Fine-tuning的范式CLIP类的模型融入了文本信息。将CLIP迁移到稠密任务，有两个挑战将CLIP的知识迁移到稠密预测任务上有两个难点：
1、如何将V-L pretrained利用在稠密预测任务上很少有人涉足，且像之前pretrained backbone一样会忽略语言先验。
2、由于上游对比学习学的是image-text的配对，而稠密预测任务是pixel-text的配对。

为了解决上述问题，本文提出了DenseCLIP模型。模型具体框架如下：

针对将image-text match到pixel-text match的问题，论文提出了语言指导的稠密预测，具体过程为：

作者也进行了两种方式的比较，最终选择了post的方法。因为pre的方法在推理过程中需要text encoder额外的前传（因为其依赖于视觉特征），而post的方法可以预先存储提取出来的文本特征，减少text encoder在推理过程中带来的开销。此外post的结果比pre的好。故选择post方法。

为了将DenseCLIP模型更好的应用于不同的稠密预测任务，作者针对不同任务提出了不同的额外损失函数。由于score map可以看作低分辨率的分割结果，作者使用如下公式计算额外损失：

Result

在ADE20K的分割结果

ADE20K可视化结果

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