1、研究动机
当前的语义分割主要利用RGB图像，加入多源信息作为辅助（depth, Thermal等）可以有效提高语义分割的准确率，即融合多模态信息可以有效提高准确率。当前方法主要包括两种：
- Input fusion： 如下图a所示，将RGB和D数据拼接在一起，使用一个网络提取特征。
- Feature fusion： 如下图b所示，将分别用两个网络提取RGB和D的特征，然后在网络中间进行特征交互融合。
作者提出的CMX，特点为：comprehensive interactions are considered, including channel and spatial-wise cross-modal feature rectification from the feature map, as well as cross-attention from the sequence-to-sequence perspective.
2、主要方法
CMX的主要方框架如下图所示，使用两个并行主干从RGB和X模态输入中提取特征，中间输入 CM-FRM （cross-modal feature rectification module）进行特征修正，修正后的特征继续传入下一层。此外，同一层的特征还被输入FFM（feature fusion module）融合。下面将仔细介绍 CM-FRM 和 FFM。
CM-FRM： cross-modal feature rectification module 结构如下图所示，输入的两个特征大小均为CHW， 然后分别使用 average pooling 和 max pooling 池化为1x1xC维向量，拼接为1x1x4C，通过 MLP 和 sigmoid，分别对上下分支的特征进行校正。后续对特征进行一个空间级的注意力计算，但是这里的注意力计算进行了“交叉”。最终输出时，采用了下面形式：\(X_{out}=X_{in}+\lambda_CX^{C}_{rec}+\lambda_SX^{S}_{rec}\) 。融合中用到了两个超参数，实验中值均为0.5。
FFM：feature fusion module 结构如下图所示，可以看出，是基于 Transformer 的。和其他方法不同的是，这里把两个模态对等处理了。只不过在QKV计算上，使用了《Efficient Attention: Attention with Linear Complexities》里的处是方法，可以降低attention的计算量。在FFN部分，采用了Depth-wise conv取代MLP，同时，残差连接添加了一个 1x1卷积可以进一步提升效果。
实验部分可以参考作者论文，这里不再多说。