JAFAR: Jack up Any Feature at Any Resolution

基础视觉编码器已成为广泛密集视觉任务的核心组件。然而，它们输出的空间特征分辨率较低，需要进行特征上采样，以生成下游任务所需的高分辨率模态。在本文中，我们提出了 JAFAR，这是一种轻量且灵活的特征上采样方法，能够将任何基础视觉编码器的视觉特征增强到任意目标分辨率。JAFAR 使用了一种基于注意力的模块，该模块通过空间特征变换（SFT）调制，促进从低级图像特征派生的高分辨率查询与语义丰富的低分辨率键之间的语义对齐。值得注意的是，尽管缺乏高分辨率监督，我们证明了在低上采样率和低分辨率下学习的模型能够很好地推广到显著更高的输出尺度。大量实验表明，JAFAR 能够有效恢复细粒度的空间细节，并在多种下游任务中始终优于现有的特征上采样方法。项目页面：https://jafar-upsampler.github.io

该论文试图解决Foundation Vision Encoder输出特征分辨率较低的问题，这限制了其在需要高分辨率特征的密集视觉任务中的应用。这是一个长期存在的问题，但本文提出了一种新的方法来应对这一挑战。

JAFAR是一种轻量级且灵活的特征上采样器，它通过注意力机制和Spatial Feature Transform (SFT) 调制模块，将低分辨率特征与高分辨率查询对齐，从而恢复细粒度的空间细节。相比现有方法，JAFAR无需高分辨率监督即可学习，并能够很好地泛化到更高的输出尺度。

1. JAFAR在多个下游任务中表现出色，显著优于现有方法；2. 实验设计全面，涵盖了不同上采样比例和分辨率的情况；3. 提供了项目页面（https://jafar-upsampler.github.io），代码可能开源；4. 值得进一步研究的方向包括探索JAFAR在更多复杂场景下的表现以及与其他模型的结合可能性。

最近的相关研究包括：1. 'Segment Anything Model (SAM)' 提出了一种通用的分割框架；2. 'MaskFormer' 将像素级预测任务建模为集合预测问题；3. 'PVT: Pyramid Vision Transformer' 探讨了多尺度特征提取；4. 'X-Decoder' 针对语义分割任务优化了Transformer架构。这些研究均围绕提高视觉任务性能展开，但JAFAR专注于特征上采样的通用性和高效性。