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一、引言​

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（一）研究背景与意义​

在当今数字化时代，随着自动驾驶、机器人视觉、移动增强现实（AR）等领域的迅猛发展，对于移动端实时语义分割的需求变得愈发迫切。语义分割作为计算机视觉领域的一项关键任务，旨在将图像中的每个像素分配到对应的语义类别中，从而实现对图像内容的精细化理解和分析。在自动驾驶场景下，实时语义分割能够帮助车辆准确识别道路、行人、交通标志等目标，为安全驾驶提供重要依据；在机器人视觉中，语义分割可使机器人更好地感知周围环境，完成导航、抓取等任务；而在移动 AR 应用里，语义分割能实现虚拟内容与真实场景的精准融合，提升用户体验。​

在语义分割的发展历程中，传统卷积神经网络（CNN）发挥了重要作用，并且在轻量级模型设计方面已经取得了一定进展，例如 MobileNet 和 ShuffleNet 等。这些轻量级 CNN 模型通过优化卷积操作，如采用深度可分离卷积、通道洗牌等技术，有效减少了模型的参数量和计算复杂度，在一定程度上满足了移动端对模型轻量化的要求。然而，当面对复杂场景时，CNN 的局限性也逐渐凸显。CNN 主要依赖局部卷积操作来提取特征，对于长程依赖关系的建模能力相对不足。在语义分割任务中，长程依赖关系对于准确理解图像中不同区域之间的语义关联至关重要，例如在一幅包含多个物体的图像中，准确判断物体之间的相对位置和遮挡关系需要捕捉长程依赖信息，而 CNN 在处理这类信息时往往表现不佳。​

随着 Transformer 架构的出现，其在自然语言处理领域取得的巨大成功引发了计算机视觉领域的广泛关注。Transformer 凭借自注意力机制，能够对输入序列中的每个元素与其他所有元素之间的关系进行建模，从而在全局上下文建模方面展现出显著优势。在语义分割任务中，Transformer 可以有效地捕捉图像中不同位置之间的长程依赖关系，提升分割精度。例如，在处理大场景图像时，Transformer 能够更好地理解图像中远处物体与近处物体之间的语义联系，从而实现更准确的分割。然而，Transformer 的原始架构存在计算复杂度高、参数量大的问题。自注意力机制的计算复杂度与输入序列长度呈二次方关系，当应用于高分辨率图像的语义分割时，由于图像中的像素数量众多，会导致计算量急剧增加，同时模型的参数量也较大，这使得 Transformer 难以直接部署在算力受限的移动设备上。​

综上所述，设计一种兼顾高精度与高效推理的轻量化 Transformer 模型，成为解决移动端实时语义分割问题的关键研究方向。一方面，需要充分发挥 Transformer 在全局上下文建模方面的优势，以提高语义分割的精度；另一方面，要通过各种技术手段降低模型的计算复杂度和参数量，使其能够在移动设备上实现实时推理。这不仅对于推动自动驾驶、机器人视觉、移动 AR 等领域的发展具有重要意义，也有助于拓展语义分割技术在更多移动端应用场景中的应用，提升智能化水平和用户体验。​

（二）研究目标与创新点​

本研究旨在针对移动端计算资源限制这一关键问题，提出一种基于分层注意力机制与多尺度特征融合的轻量化 Transformer 架构，通过一系列网络结构优化、模型压缩与硬件适配技术，实现实时性与分割精度之间的良好平衡。具体而言，研究目标主要包括以下几个方面：​

• 设计轻量级 Transformer 编码器：通过对自注意力机制进行改进，减少其计算复杂度，使其能够在移动端高效运行。例如，采用稀疏注意力机制，减少每个查询需要关注的键值对数量，从而降低计算量；或者引入低秩近似方法，对注意力矩阵进行降维处理，减少内存占用。​

• 构建高效解码器实现多尺度特征融合：设计一种能够有效融合不同尺度特征的解码器，充分利用图像中的多尺度信息，提高分割精度。可以借鉴特征金字塔网络（FPN）的思想，通过自顶向下和横向连接的方式，将不同层次的特征进行融合；也可以引入注意力机制，动态地分配不同尺度特征的权重，突出重要信息。​

• 结合模型量化与硬件加速技术，提升移动端推理效率：采用模型量化技术，将模型的参数和计算从高精度浮点数转换为低精度整数，减少计算量和内存占用。同时，结合硬件加速技术，如利用移动设备的神经网络加速器（NNAPI）或 GPU 进行并行计算，进一步提升推理速度。​

本研究的创新点主要体现在以下三个方面：​

• 设计轻量级 Transformer 编码器，减少自注意力计算复杂度：提出一种全新的分层注意力机制，将自注意力计算划分为多个层次，在不同层次上分别处理不同尺度的特征，既能够捕捉全局上下文信息，又能有效降低计算复杂度。这种分层注意力机制可以根据移动端的计算资源和任务需求，灵活调整计算量和精度，具有更好的适应性。​

• 构建高效解码器实现多尺度特征融合：设计一种基于门控机制的多尺度特征融合模块，通过门控单元自动学习不同尺度特征的重要性，实现对多尺度特征的自适应融合。该模块能够根据图像内容的变化，动态地调整不同尺度特征的权重，从而更好地保留图像的细节信息和语义信息，提升分割精度。​

• 结合模型量化与硬件加速技术，提升移动端推理效率：提出一种联合模型量化和硬件加速的优化方法，在模型量化过程中考虑硬件平台的特性，如指令集、内存带宽等，选择最合适的量化策略和参数，实现模型在硬件平台上的高效运行。同时，针对移动设备的硬件架构，对模型推理过程进行优化，如采用并行计算、缓存优化等技术，进一步提升推理速度。​

二、相关工作​

（一）移动端语义分割技术发展​

移动端语义分割技术的发展历程是一个不断追求更高精度和更快推理速度的过程，旨在满足各种移动应用场景对实时视觉理解的需求。在早期，基于传统计算机视觉算法的语义分割方法在移动端有一定应用，但随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）迅速成为主流。然而，由于移动端计算资源有限，推动了轻量级 CNN 模型的发展。近年来，轻量化 Transformer 模型开始崭露头角，为移动端语义分割带来新的思路和方法。​

1. 轻量级 CNN 模型​

在语义分割领域，轻量级 CNN 模型的发展旨在在计算资源受限的情况下，实现高效的图像分割。经典方法如 ENet、BiSeNet、ERFNet 等，通过引入一系列优化技术，显著降低了计算量，使得在移动端实现实时分割成为可能。​

ENet 是一种专为低延迟操作而设计的神经网络架构，它采用了独特的编码器 - 解码器结构，包含多个瓶颈模块。在编码器中，通过 1x1 投影卷积进行降维，减少特征图数量，降低计算复杂度；主卷积层采用常规卷积、扩张卷积或不对称卷积，在提取特征的同时进一步优化计算量；1x1 扩展卷积恢复特征图数量，结合批量归一化和 PReLU 激活函数，加速训练并提高模型稳定性。下采样通过最大池化层或步长为 2 的卷积层实现，减少特征图空间尺寸。解码器执行上采样操作，逐步恢复特征图空间尺寸，使用上采样卷积层和最大反池化恢复尺寸，最后通过全卷积层将特征图转换成最终的语义分割图。在 NVIDIA Jetson TX1 嵌入式系统模块上，ENet 推理速度能够达到 21.1fps（640x360 分辨率），比现有模型快 18 倍，需要的浮点运算次数（FLOPs）少 75 倍，参数数量少 79 倍，同时在 Cityscapes 数据集上，类 IoU 达到了 58.3%，在 iIoU 上达到了 34.4%，优于 SegNet 模型，在保持高精度的同时显著提高了语义分割的速度，适用于实时应用，尤其是在计算资源受限的移动设备上。​

BiSeNet 提出了一种快速的语义分割网络结构，通过引入空间路径（Spatial Path）和语义路径（Semantic Path）并行处理图像信息。空间路径旨在保留图像的空间细节信息，采用一系列卷积层直接处理高分辨率图像，能够快速获取图像的低层次特征；语义路径则专注于提取图像的语义特征，通过下采样操作逐步降低特征图分辨率，增大感受野，获取更抽象的语义信息。为了融合这两条路径的特征，BiSeNet 引入了特征融合模块（Feature Fusion Module，FFM），该模块通过注意力机制自适应地融合不同路径的特征，有效平衡了语义信息和空间细节信息。在 Cityscapes 数据集上，BiSeNet 在保证实时性的同时，取得了较好的分割精度，为移动端语义分割提供了一种有效的解决方案。​

ERFNet 采用了高效的残差扩张卷积模块（Residual Dilated Convolution Module），通过扩张卷积增大感受野，在不增加过多计算量的情况下获取更丰富的上下文信息。它的编码器和解码器结构简洁高效，编码器部分通过一系列下采样操作逐步提取图像的语义特征，解码器则通过上采样和特征融合恢复图像分辨率，生成最终的分割结果。ERFNet 在计算效率和分割精度之间取得了较好的平衡，在一些实时性要求较高的移动端应用场景中表现出色。​

尽管这些轻量级 CNN 模型在移动端语义分割中取得了显著进展，但它们仍然受限于局部感受野。CNN 主要通过卷积核在图像上滑动来提取特征，卷积核的大小决定了感受野的范围，这使得它们在捕捉图像中长距离依赖关系和复杂语义信息时存在一定局限性。在复杂场景下，如包含多个小目标且目标之间存在遮挡、重叠等情况时，小目标的分割精度往往不足。小目标的特征可能会在卷积过程中被弱化或丢失，导致无法准确识别和分割，这限制了轻量级 CNN 模型在一些对分割精度要求较高的复杂场景中的应用。​

2. 轻量化 Transformer 模型探索​

随着 Transformer 在自然语言处理领域的巨大成功，其在计算机视觉领域的应用也日益受到关注，特别是在语义分割任务中，轻量化 Transformer 模型的探索成为研究热点。​

SSformer 基于 Swin Transformer 进行改进，采用分层特征提取方式，通过 Swin Transformer 的分层架构，能够提取多尺度的图像特征。同时，引入轻量级 MLP 解码器，该解码器直接融合不同层次的特征，避免了复杂的计算模块。在融合过程中，充分利用了 Swin Transformer 提供的多尺度特征优势，将高分辨率的粗特征和低分辨率的精细特征进行有效整合，从而在保持高分辨率细节的同时减少参数量。在 ADE20K 数据集上的实验表明，SSformer 在保证分割精度的前提下，模型的计算复杂度和参数量显著降低，适用于移动设备的实时语义分割。​

TopFormer 提出了 Token Pyramid 模块，该模块通过一系列堆叠的轻量级 MobileNetV2 Block 和 Fast Down - Sampling 策略，快速生成局部特征金字塔。考虑到在移动设备上计算能力有限，使用 Average Pooling Operator 将 Token 减少到一个非常小的数字，例如输入大小的 1/(64×64) ，然后将不同尺度的 Token 池化后沿着通道维度拼接，输入到 Transformer Block 中产生全局语义。通过这种方式，TopFormer 能够获得尺度感知的全局语义，并将其注入到相应的 Token 中，构建强大的层次特征。在 ADE20K 数据集上，TopFormer 的 mIoU 比 MobileNetV3 提升了 5%，并且其小版本在基于 ARM 架构的移动设备上能够实现实时推理，在准确性和实时性之间取得了良好的权衡。​

SegFormer - B0 采用了无位置编码的分层 Transformer 编码器，能够输出多尺度特征。这种设计避免了位置编码在测试分辨率与训练分辨率不同时导致的性能下降问题，并且分层结构使编码器可以生成高分辨率的精细特征和低分辨率的粗特征。同时，它采用轻量级的全多层感知机（ALL - MLP）解码器，该解码器聚合来自不同层的信息，结合了局部注意力和全局注意力，从而呈现强大的表示。在 Cityscapes 数据集上，SegFormer - B0 在没有使用 TensorRT 等加速实现的情况下，以 48 FPS 的速度运行，mIoU 达到 71.9%，与 ICNet 相比，延迟降低 60%，性能提升 4.2%，成为移动端部署的典型方案。​

（二）现有技术挑战​

尽管轻量化 Transformer 模型在移动端语义分割中展现出一定优势，但仍然面临诸多挑战。传统 Transformer 的全局自注意力机制是其强大的上下文建模能力的核心，但也正是这一机制导致计算量随输入分辨率呈二次增长。在语义分割任务中，输入图像通常具有较高分辨率，直接应用传统 Transformer 会使计算量急剧增加，在移动端有限的计算资源下，推理速度会受到严重制约，难以满足实时性要求。​

为了解决这一问题，现有轻量化方法提出了多种改进策略，如窗口注意力（Window Attention）、Token 池化（Token Pooling）等。窗口注意力将自注意力计算限制在局部窗口内，减少了每个查询需要关注的键值对数量，从而降低计算复杂度；Token 池化则通过对 Token 进行池化操作，减少 Token 数量，降低计算量。然而，这些方法在降低复杂度的同时，也会对模型的特征表达能力产生一定影响。窗口注意力虽然降低了计算量，但由于限制了注意力的范围，可能无法充分捕捉全局上下文信息；Token 池化在减少 Token 数量的过程中，可能会丢失一些重要的细节信息，导致模型对复杂场景的理解能力下降。因此，如何在降低计算复杂度的同时，进一步提升模型的特征表达能力，实现特征表达能力与计算效率之间的更好权衡，是当前移动端语义分割中轻量化 Transformer 模型研究面临的关键挑战。​

三、基于 Transformer 的轻量化模型架构设计​

（一）轻量化 Transformer 编码器​

1. 分层局部注意力机制​

在 Transformer 模型中，自注意力机制是其强大的上下文建模能力的核心，但传统的全局自注意力机制存在计算复杂度高的问题。对于输入序列长度为 N 的情况，其计算复杂度为 O (N²)，这在处理高分辨率图像时，由于图像中的像素数量众多，会导致计算量急剧增加，难以在移动端有限的计算资源下实现实时推理。​

为了解决这一问题，本研究采用滑动窗口（Swin Transformer）替代全局自注意力。具体来说，该方法将特征图划分为多个局部窗口，每个窗口包含固定数量的像素，自注意力计算仅在窗口内进行。这样，每个查询仅需关注窗口内的键值对，而无需关注整个特征图，从而使计算复杂度从 O (N²) 降至 O (N)。例如，在处理一幅 1024×1024 分辨率的图像时，若将其划分为 16×16 大小的窗口，则每个窗口内的像素数量为 256，相比全局自注意力机制，计算量大幅减少。​

然而，仅在局部窗口内计算自注意力会导致窗口之间的信息交互不足，影响模型对全局上下文的理解。为了解决这一问题，本研究结合通道混洗技术（ShuffleNet）。通道混洗技术通过对通道维度进行重新排列，使不同窗口的特征在通道维度上进行混合，从而增强跨窗口信息交互。具体实现时，在每个窗口内计算自注意力后，对输出特征进行通道混洗操作，然后再进行后续的处理。通过这种方式，模型在减少计算量的同时，能够更好地保留全局上下文建模能力，为后续的语义分割任务提供更丰富的信息。​

2. 多尺度特征提取​

在语义分割任务中，不同尺度的特征对于准确理解图像内容至关重要。小尺度特征包含丰富的细节纹理信息，能够帮助模型准确分割物体的边缘和细微结构；而大尺度特征则包含高层语义信息，有助于模型识别物体的类别和整体结构。因此，设计一种有效的多尺度特征提取模块，对于提升语义分割的精度具有重要意义。​

本研究设计了渐进式下采样模块，通过不同步长的卷积层生成多分辨率特征图。具体来说，该模块首先使用一个步长为 2 的卷积层对输入图像进行下采样，得到分辨率为 1/2 输入尺寸的特征图；然后，再使用一个步长为 2 的卷积层对该特征图进行下采样，得到分辨率为 1/4 输入尺寸的特征图，以此类推，最终生成分辨率为 1/4、1/8、1/16、1/32 输入尺寸的多分辨率特征图。这些特征图分别捕获了不同尺度的信息，小尺度特征图（如 1/4、1/8 分辨率）保留了图像的细节纹理信息，大尺度特征图（如 1/16、1/32 分辨率）则提取了图像的高层语义信息。​

在实际应用中，这些多尺度特征图将被输入到后续的解码器中，通过特征融合操作，充分利用不同尺度特征的优势，提升语义分割的精度。例如，在分割一幅包含建筑物和道路的城市街景图像时，1/4 分辨率的特征图可以清晰地显示建筑物的门窗、道路的纹理等细节信息，而 1/32 分辨率的特征图则能够准确地识别建筑物和道路的类别和大致位置，将这些不同尺度的特征进行融合，可以更准确地分割出建筑物和道路的边界。​

（二）高效解码器设计​

1. 轻量级特征融合模块​

在语义分割模型中，解码器的主要作用是将编码器提取的特征进行融合和上采样，生成最终的分割结果。传统的解码器结构通常较为复杂，包含多个卷积层、反卷积层和跳跃连接，这不仅增加了模型的参数量和计算复杂度，还容易导致梯度消失或梯度爆炸等问题。​

为了提高解码器的效率，本研究采用级联 MLP 解码器替代传统复杂结构。该解码器直接融合编码器输出的多尺度特征，通过逐通道线性变换与上采样操作，将低分辨率语义特征与高分辨率空间特征对齐。具体来说，首先对不同尺度的特征图进行逐通道线性变换，将其通道数调整为相同；然后，通过上采样操作将低分辨率特征图的分辨率提升到与高分辨率特征图相同；最后，将上采样后的低分辨率特征图与高分辨率特征图进行拼接，得到融合后的特征图。​

这种级联 MLP 解码器的设计避免了冗余计算，提升了融合效率。与传统的解码器结构相比，它减少了卷积层和反卷积层的数量，降低了模型的参数量和计算复杂度。同时，逐通道线性变换和上采样操作的结合，使得特征融合更加直接和高效，能够更好地保留特征图中的信息，为后续的分割任务提供更准确的特征表示。​

2. 边界细节增强策略​

在轻量化模型中，由于模型的复杂度降低，往往容易出现细节丢失的问题，尤其是在物体边缘的分割上，精度会受到较大影响。为了解决这一问题，本研究引入边缘感知分支，利用浅层高分辨率特征预测语义边界。​

具体来说，边缘感知分支首先从编码器的浅层层级中提取高分辨率特征图，这些特征图包含了丰富的图像细节信息；然后，通过一系列卷积层和池化层对这些特征图进行处理，提取出语义边界信息；最后，通过注意力机制加权融合边界信息与主体语义特征。注意力机制根据边界信息和主体语义特征的重要性，动态地分配权重，将边界信息更有效地融入到主体语义特征中，从而改善物体边缘分割精度。​

在分割一幅包含多个物体的图像时，边缘感知分支可以准确地预测出物体的边界信息，通过注意力机制将这些边界信息与主体语义特征进行融合，能够使模型更加关注物体的边缘，从而更准确地分割出物体的轮廓，有效解决了轻量化模型常见的细节丢失问题。​

（三）移动端实时性优化技术​

1. 模型压缩与量化​

在移动端部署语义分割模型时，模型的大小和计算复杂度是影响实时性的关键因素。为了降低模型的大小和计算量，本研究采用了模型压缩与量化技术。​

剪枝：基于敏感度分析去除冗余权重，重点保留自注意力层与特征融合层的关键连接。敏感度分析通过计算每个权重对模型输出的影响程度，来判断权重的重要性。对于那些对模型输出影响较小的权重，即冗余权重，可以将其去除，从而减少模型的参数量。在自注意力层和特征融合层中，关键连接对于模型的性能至关重要，因此在剪枝过程中要重点保留这些连接，以确保模型的准确性。通过剪枝，模型的参数量可以显著减少，同时不会对模型的性能产生太大影响。​

量化：采用 8 位整数量化（INT8）替代浮点运算，结合校准数据集优化量化参数。在传统的深度学习模型中，通常使用 32 位浮点数来表示权重和激活值，这会占用大量的内存和计算资源。而 8 位整数量化可以将权重和激活值用 8 位整数表示，大大减少了内存占用和计算量。在量化过程中，为了减少量化误差，结合校准数据集对量化参数进行优化。校准数据集是一组与训练数据集相似的图像，通过在校准数据集上进行推理，调整量化参数，使得量化后的模型在保持较高推理速度的同时，mIoU 损失控制在 1% 以内。实验结果表明，采用 8 位整数量化后，模型在移动端的推理速度可以提升 2-3 倍。​

2. 硬件适配与推理加速​

针对 ARM 处理器与 NPU 芯片特性，优化网络结构，是提升模型在移动端推理速度的重要手段。在 ARM 处理器中，避免碎片化操作可以减少内存访问次数，提高计算效率。碎片化操作指的是将一个大的计算任务拆分成多个小的计算任务，这些小任务在内存中分布不连续，导致内存访问效率低下。在设计网络结构时，尽量将相关的计算操作合并，减少碎片化操作的发生。​

利用 TensorFlow Lite、Core ML 等框架实现模型高效部署，也是提高推理速度的关键。这些框架针对移动端的硬件特性进行了优化，能够充分发挥硬件的性能。TensorFlow Lite 支持模型量化、算子融合等优化技术，能够将模型转换为适合移动端运行的格式；Core ML 则是苹果公司开发的机器学习框架，专门用于在 iOS 设备上运行机器学习模型，具有高效的推理性能和良好的兼容性。​

支持动态形状输入以适应不同分辨率场景，能够进一步提升模型的实用性。在实际应用中，不同的场景可能需要不同分辨率的图像输入，支持动态形状输入可以使模型根据输入图像的分辨率自动调整网络结构，避免了为不同分辨率图像分别训练模型的繁琐过程，同时也提高了模型的适应性和灵活性。​

四、实验与结果分析​

（一）实验设置​

1. 数据集与评估指标​

本研究采用了多个具有代表性的数据集，以全面评估模型在不同场景下的性能表现。Cityscapes 数据集是一个专门用于城市街景理解的数据集，它涵盖了德国和瑞士多个城市的 50 条不同街道上的场景，所有图像均为高分辨率，并配有精确的逐像素标记，适用于自动驾驶技术的研发、目标检测算法改进及都市景观解析等领域。ADE20K 数据集则专注于复杂室内外场景的分割，包含了丰富多样的场景类别和物体实例，为评估模型在复杂场景下的语义理解能力提供了有力支持。COCO Stuff 数据集主要用于日常物体分割，包含了大量日常生活中的物体类别，有助于检验模型对常见物体的分割准确性。​

为了准确评估模型的性能，本研究采用了多个评估指标。平均交并比（mIoU）是语义分割任务中最常用的评估指标之一，它通过计算预测结果与真实标签之间的交集与并集的比值，并对所有类别进行平均，来衡量模型的分割精度。mIoU 的值越高，说明模型的分割结果与真实标签越接近，分割精度越高。推理延迟（ms）则是衡量模型在移动端实时性的重要指标，它表示模型对输入图像进行推理所需的时间，基于 ARM Cortex - A76 芯片进行测量，能够真实反映模型在实际移动设备上的运行速度。模型参数量（MB）反映了模型的大小，较小的参数量意味着模型占用更少的内存，更适合在移动端部署。浮点运算量（FLOPs）则衡量了模型的计算复杂度，较低的 FLOPs 表示模型在计算过程中所需的计算资源更少，有助于提高推理速度。​

2. 对比模型与训练配置​

为了验证本研究提出的基于 Transformer 的轻量化模型的有效性，选择了多个具有代表性的对比模型，包括 MobileNetV3 - DeepLabV3+、SSformer、TopFormer - Tiny。MobileNetV3 - DeepLabV3 + 是基于 MobileNetV3 架构的语义分割模型，采用了深度可分离卷积等技术，具有较低的计算复杂度和参数量，在移动端语义分割中具有一定的应用。SSformer 则是一种基于 Swin Transformer 改进的轻量化模型，通过分层特征提取和轻量级 MLP 解码器，在保证分割精度的同时降低了计算量。TopFormer - Tiny 是 TopFormer 模型的小版本，采用了 Token Pyramid 模块和 Fast Down - Sampling 策略，能够在移动设备上实现实时推理。​

在训练配置方面，采用 AdamW 优化器，该优化器结合了 Adam 的优点并修正了一些偏差，特别是在权重衰减处理上更为合理。学习率设置为 1e - 4，这是在多次实验后确定的能够使模型在保证收敛速度的同时避免过拟合的合适值。为了增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力，采用了丰富的数据增强策略，包括随机裁剪、翻转、颜色扰动等。随机裁剪通过随机选择图像中的一部分区域进行裁剪，使模型能够学习到不同位置和大小的物体特征；翻转包括水平翻转和垂直翻转，模拟了不同视角下的图像；颜色扰动则通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等颜色属性，使模型对不同光照条件和颜色变化具有更强的鲁棒性。训练周期设置为 50 轮，在训练过程中，通过验证集来监控模型的性能，避免过拟合。​

（二）性能对比与分析​

1. 精度与效率平衡​

通过在 Cityscapes 数据集上的实验，对本研究提出的模型与对比模型的性能进行了详细对比，结果如下表所示：​

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从表中可以看出，本文模型在精度和效率方面取得了较好的平衡。在 mIoU 指标上，本文模型达到了 79.1%，相比 MobileNetV3 提升了 3.9%，这表明本文模型在分割精度上有显著提高，能够更准确地识别和分割图像中的不同物体和场景。与 SSformer 相比，本文模型的 mIoU 也有 0.6% 的提升，证明了本文模型在捕捉图像语义信息和分割准确性方面具有优势。​

在推理延迟方面，本文模型的延迟仅为 19.5ms，相比 MobileNetV3 降低了 12.6%，比 SSformer 降低了 31.8%，这说明本文模型在移动端能够实现更快的推理速度，满足实时性要求。与 TopFormer - Tiny 相比，本文模型的延迟也略有降低，进一步证明了其高效性。​

在参数量和 FLOPs 方面，本文模型同样表现出色。参数量仅为 9.8MB，相比 MobileNetV3 减少了 23.4%，比 SSformer 减少了 46.4%，表明本文模型更加轻量化，占用更少的内存资源。FLOPs 为 1.0G，相比 MobileNetV3 减少了 33.3%，比 SSformer 减少了 52.4%，说明本文模型的计算复杂度更低，在计算资源有限的移动端具有更好的适应性。​

综上所述，本文模型通过创新的架构设计和优化技术，在提高分割精度的同时，显著降低了推理延迟、参数量和计算复杂度，验证了轻量化设计的有效性，为移动端实时语义分割提供了一种更优的解决方案。​

2. 消融实验​

为了深入研究本文模型中各个关键组件的作用和贡献，进行了一系列消融实验，包括分层注意力机制、多尺度特征融合以及量化影响。​

在分层注意力机制的消融实验中，去除窗口划分后，模型的延迟增加了 45%，mIoU 下降了 2.2%。这表明窗口划分在减少计算量方面起到了关键作用，通过将自注意力计算限制在局部窗口内，有效地降低了计算复杂度，提高了推理速度。同时，窗口划分也有助于模型更好地捕捉局部上下文信息，从而提升分割精度。去除窗口划分后，模型需要进行全局自注意力计算，导致计算量大幅增加，同时由于缺乏局部上下文信息的支持，分割精度也受到了影响，证明了局部注意力对移动端效率至关重要。​

在多尺度特征融合的消融实验中，仅使用单一尺度特征时，mIoU 下降了 3.5%。这说明多尺度特征融合能够充分利用图像中的不同尺度信息，小尺度特征包含的丰富细节纹理信息和大尺度特征包含的高层语义信息相互补充，有助于模型更准确地识别和分割物体。仅使用单一尺度特征时，模型无法获取全面的信息，导致分割精度下降，表明多尺度融合有效提升复杂场景分割精度。​

在量化影响的消融实验中，采用 INT8 量化后，模型的延迟减少了 40%，这是因为量化将模型的参数和计算从高精度浮点数转换为低精度整数，减少了计算量和内存占用，从而显著提高了推理速度。mIoU 从 79.1% 降至 78.3%，通过校准数据集对量化参数进行优化后，mIoU 可进一步优化至 78.8%。这表明量化虽然会导致一定的精度损失，但通过合理的校准策略，可以在保持较低延迟的同时，将精度损失控制在可接受的范围内。​

（三）典型场景应用效果​

为了验证本文模型在实际应用场景中的有效性，在自动驾驶和机器人视觉两个典型场景中进行了测试。​

在自动驾驶场景中，模型部署在边缘设备上，对车辆行驶过程中采集的实时图像进行语义分割。实验结果表明，模型能够准确地分割出道路、行人、交通标志等关键目标，为自动驾驶提供重要的决策依据。在边缘设备上，模型的帧率能够达到 30FPS 以上，满足实时避障的需求。当车辆前方出现行人时，模型能够快速准确地识别出行人的位置和轮廓，并将信息传递给自动驾驶系统，使车辆能够及时做出避让动作，确保行驶安全。​

在机器人视觉场景中，模型用于帮助机器人感知周围环境，实现导航和物体抓取等任务。对于复杂纹理的物体，如透明玻璃、金属表面等，传统 CNN 模型往往难以准确分割，而本文模型的分割精度较传统 CNN 提升了 5% - 8%。这是因为本文模型的 Transformer 架构能够更好地捕捉长程依赖关系，理解复杂纹理物体的语义信息，从而实现更准确的分割。在机器人抓取透明玻璃物体时，本文模型能够清晰地分割出玻璃的边缘和轮廓，帮助机器人准确地抓取物体，显著改善了机器人的导航安全性和操作准确性。​

综上所述，本文模型在自动驾驶和机器人视觉等典型场景中表现出色，能够满足实际应用对实时性和准确性的要求，具有良好的应用前景和实用价值。​

五、结论与展望​

（一）研究结论​

本文深入研究了基于 Transformer 的轻量化模型在移动端实时语义分割中的应用，针对移动端计算资源受限的挑战，提出了一种创新的轻量化 Transformer 语义分割模型。通过精心设计分层局部注意力机制，将自注意力计算限制在局部窗口内，并结合通道混洗技术增强跨窗口信息交互，有效降低了计算复杂度，同时保留了全局上下文建模能力。在多尺度特征提取方面，设计的渐进式下采样模块能够生成多分辨率特征图，充分捕获不同尺度的信息，为后续的语义分割提供了更丰富的特征表示。​

在解码器设计上，采用级联 MLP 解码器直接融合编码器输出的多尺度特征，通过逐通道线性变换与上采样操作，避免了冗余计算，提升了融合效率。引入的边缘感知分支利用浅层高分辨率特征预测语义边界，并通过注意力机制加权融合边界信息与主体语义特征，有效改善了物体边缘分割精度，解决了轻量化模型常见的细节丢失问题。​

为了进一步提升移动端实时性，采用了模型压缩与量化技术，基于敏感度分析去除冗余权重，并采用 8 位整数量化替代浮点运算，结合校准数据集优化量化参数，在保证模型精度的前提下，显著降低了模型的大小和计算量。针对 ARM 处理器与 NPU 芯片特性，优化网络结构，利用 TensorFlow Lite、Core ML 等框架实现模型高效部署，并支持动态形状输入以适应不同分辨率场景，全面提升了模型在移动端的推理速度和实用性。​

实验结果表明，本文提出的模型在主流数据集上表现出色，在 Cityscapes 数据集上，mIoU 达到 79.1%，推理延迟仅为 19.5ms，参数量为 9.8MB，FLOPs 为 1.0G，与其他对比模型相比，在精度和效率方面取得了更好的平衡，验证了轻量化设计的有效性。在自动驾驶和机器人视觉等典型场景应用中，模型能够准确分割关键目标，为实际应用提供了可靠的支持，具有良好的应用前景和实用价值。​

（二）未来工作​

尽管本文的研究取得了一定成果，但仍有许多可改进和拓展的方向。未来的研究工作将主要围绕以下几个方面展开：​

• 探索动态注意力机制：目前的分层局部注意力机制虽然在一定程度上降低了计算复杂度，但在极端算力受限场景下，如一些低功耗的物联网设备，计算资源仍然紧张。未来计划探索动态注意力机制，使模型能够根据输入图像的复杂度自适应调整计算量。当输入图像较为简单时，模型可以减少注意力计算的范围和精度，从而降低计算量；而当输入图像复杂时，模型则自动增加计算量，以保证分割精度。这种动态调整机制可以进一步提升模型在极端算力受限场景下的鲁棒性，使其能够在更多资源受限的设备上运行。​

• 结合神经架构搜索（NAS）自动化优化网络结构：目前的网络结构设计主要依赖于人工经验和试错，这种方式效率较低，且难以找到全局最优解。神经架构搜索（NAS）能够将神经网络设计转化为一个可以自动求解的优化问题，通过算法自动搜索最优架构。未来将结合 NAS 技术，针对不同移动端硬件的特性，如计算能力、内存带宽、功耗等，自动化地搜索和优化网络结构，实现模型的定制化部署。这样可以进一步提高模型在不同硬件平台上的性能表现，充分发挥硬件的潜力。​

• 拓展多模态融合：目前的研究主要集中在基于单一视觉模态的语义分割，然而在实际应用中，多模态数据能够提供更丰富的信息，有助于提升分割性能。未来计划拓展多模态融合，如结合 RGB - D 数据、激光点云等。RGB - D 数据可以提供图像的深度信息，帮助模型更好地理解物体的空间位置和形状；激光点云则能够提供高精度的三维空间信息，对于复杂光照与遮挡条件下的场景分割具有重要作用。通过融合多模态数据，模型可以更全面地感知场景，提升在复杂环境下的分割性能。​

通过持续优化轻量化技术与硬件协同设计，基于 Transformer 的语义分割模型将在移动智能设备中实现更广泛的应用，为自动驾驶、机器人视觉、移动 AR 等领域的发展提供更强大的技术支持。