核心问题

[nyjshinibaba]

作者你好，请问这个模型是为了细化打好的标签得到更精确的标签，在使用这个细化好的标签去做下游任务么？

[MengyuWang826]

作者你好，请问这个模型是为了细化打好的标签得到更精确的标签，在使用这个细化好的标签去做下游任务么？

感谢您对于这篇工作的关注。在我看来，“细化已有模型的不准确预测”和“细化已有数据集的不准确标注”本质上是一致的，所以如您所说，确实可以尝试使用 SegRefiner 来细化打好的标签。

[nyjshinibaba]

所以如果是“细化已有模型的不准确预测”，那么前向过程是什么样的呢，能否再详细说一下么

[MengyuWang826]

所以如果是“细化已有模型的不准确预测”，那么前向过程是什么样的呢，能否再详细说一下么

前向过程是从精细的mask到粗糙mask的渐变过程，这里精细的mask就是数据集标注的gt，粗糙mask是对gt做了一些随机扰动得到的，这一部分在paper里的4.1节有说明。

[nyjshinibaba]

所以这个模型从输入输出的角度看，就是输入gt，输出更细化的掩码分割。可是我的分割模型需要输入的是rgb图像，并非一个标注好的gt，这是如何去实现的呢，也即我的分割模型的输入哪里来的？我看论文中还有测试分割精度的表格，这个分割过程是使用扩散模型先得到细化的掩码，再用这个细化的掩码和对应的rgb图片组成图像-标签训练分割模型么？

[MengyuWang826]

所以这个模型从输入输出的角度看，就是输入gt，输出更细化的掩码分割。可是我的分割模型需要输入的是rgb图像，并非一个标注好的gt，这是如何去实现的呢，也即我的分割模型的输入哪里来的？我看论文中还有测试分割精度的表格，这个分割过程是使用扩散模型先得到细化的掩码，再用这个细化的掩码和对应的rgb图片组成图像-标签训练分割模型么？

这里可能对于“前向过程”存在一些误解，它是一个用于在训练时产生模型输入的过程。对于图像生成中的diffusion模型，前向过程是向rgb图像中加噪，然后将带有不同程度噪声的图像输入模型，训练模型去噪；而对于SegRefiner，前向过程是向gt中“加噪”，获得不同粗糙程度的mask，然后和原始图像concat在一起输入模型，训练其预测精细mask。 所以对于模型，在训练/测试时，它的输入都是原始图像和粗糙mask的concat，输出是更精细的mask。而paper里给到的定量指标的实验，都是在已有分割模型（比如Mask R-CNN，FCN）的结果上做细化，并测试细化之后的分割精度。

[nyjshinibaba]

已有分割模型（比如Mask R-CNN，FCN）这个所指的是concat之后要输入的模型，也就是结构图里那个unet么？

[MengyuWang826]

已有分割模型（比如Mask R-CNN，FCN）这个所指的是concat之后要输入的模型，也就是结构图里那个unet么？

不是的，这些模型是用来产生粗糙mask的，是把他们的预测结果和原图concat起来作为我们模型的输入。

[nyjshinibaba]

也就是说模型结构图整个部分做的事情是gt到细化掩码？然后这个细化掩码拿去做训练？

[nyjshinibaba]

还是没太理解输入rgb到输出预测mask的这个过程在哪

[MengyuWang826]

还是没太理解输入rgb到输出预测mask的这个过程在哪

可能解释一下背景能够帮助您更好地理解这篇工作在做的事情： （1）对于Refinement这个任务，它的目标是在已经有一个粗糙分割结果的基础上，获得一个更精细，更准确的预测。而反映到SegRefiner的框架上，就是我们的模型的输入是concat起来的原始图片和粗糙mask，在二者的信息下预测出一个精细的mask。 （2）在这样的框架下，预测时的输入就是原图和已有模型的预测，比如上面提到的FCN，Mask R-CNN等，也就是认为这些模型的预测是粗糙的，想要精细化他们的预测结果。 （3）为了在预测时达成上述的目标，训练时就需要配对的精细和粗糙mask。这里可以同样采用已有模型的预测作为粗糙mask，但是为了泛化性，避免拟合到固定模型的bias，我们选择用随机扰动来模拟出粗糙mask。 （4）由于SegRefiner是一个基于diffusion的方法，所以它有着前向和反向两个迭代过程。其中前向过程将精细mask渐变为粗糙mask，并且将这些不同粗糙程度的mask作为输入来训练模型预测对应的精细mask；而反向过程作用于预测时，即初始输入是一个完全粗糙的mask，SegRefiner通过和前向过程相反的迭代，逐渐使输入的粗糙mask变得精细。

[nyjshinibaba]

终于懂了，感谢