Motivation & Abs
文章关注的任务为用VLM（如CLIP）做开放词汇分割，motivation主要来自于作者的一个观察：分割图中的噪声主要来自于残差连接，这会导致在文本-图像预训练更加强调全局特征，从而牺牲了局部判别能力，从而导致了分割结果中的噪声。为此作者提出了ClearCLIP，对CLIP的特征进行解耦，从而提升开放词汇分割方法的性能。最后一层的主要改动分为三点：移除残差连接，实现self-attention以及丢弃FFN。因此，ClearCLIP能够生成更加干净且准确的分割结果。
Method
CLIP的残差结构
最简单的基于CLIP的dense prediction就是拿类名对应的text embedding去query图像特征，但是CLIP本身是通过image-level contrastive loss进行训练的，将text与region对应的能力非常弱。许多方法尝试修改最后一层的\(Attn_{qk}\)为self-attn或identity-attn（如\(Attn_{qq}\)），旨在对空间信息进行重新整合。然而，这些方法仍然会产生次优的带有噪声的结果，同时，当模型尺寸scale到ViT-L时，这些方法的表现不佳。为此，作者对噪声产生的原因进行了研究。
首先，作者分析了最后一层中残差连接以及\(X_{attn}\)的二范数：
两个图的共性为\(X_{attn}\)的mIoU曲线和范数曲线表现出一定的正相关性。区别在于：CLIP-B/16的res范数远小于CLIP-L/14的res范数，同时CLIP-B/16中注意力修改在q-k baseline上是一致的（CLIP-L/14则不然）。因此，作者假设只有当res范数比较小的时候，对于注意力的修改才是有效的。因此作者假设，残差连接是导致CLIP在密集预测任务表现不佳的主要原因。为此，作者在coco上进行了实验：
根据结果，残差连接只会起到负面作用，分割结果中的噪声很可能来自于残差连接。作者还进行了一系列分析：
对于CLIP-B/16，\(X_{res}\)和\(X_{sum}\)的最大值随着层深逐渐增加，因此其熵急剧下降。通过观察特征图可视化结果以及每个通道的平均归一化均值发现，这些峰值出现在少数通道中，这很有可能就是CLIP在密集预测任务中表现不佳的原因，同时这种现象在较大的模型中更加明显，因此之前的方法在CLIP-L/14中效果不好。因此，作者最终决定直接舍弃残差连接，从而提升方法性能。
此外，作者还讨论了FFN的影响。之前的工作发现，在推理期间，FFN对于图像表征的影响几乎可以忽略不计，同时最后一个block的FFN输出的特征与最后的分类特征有非常大的cosine夹角。本文中，作者发现在OVS任务中移除FFN对原始的CLIP不会有很大影响，但能极大程度提高移除了残差连接的CLIP的性能（特别是对于CLIP-L/14这种模型而言）。
基于上述观察，作者选择的最终方案：
\[X^{visual}=X_{attn}={\rm Proj}({\rm Attn}_{(\cdot)(\cdot)}\cdot v) \]注意力中可以选择不同组合的query-key，实验证明qq组合效果最好。
实验
注意，该方法无需训练。
