如何聚合多尺度特征这是一个问题，现有的方法大多通过卷积来实现，而很少在特征融合的地方使用长距离依赖，因此对于大物体的分割就会有挑战。本文提出基于transformer的融合策略，来更好的建模上下文。
TransD-Fusion包含①：一个自完善，②：交叉矫正和③：深度引导融合，还有一个④语义位置编码来将注意力限制到相邻的像素。
当前模型融合有三个挑战，分别为多模态融合，每个模态含噪声，特征对齐。

现在大多的融合方法还是逐像素融合，限制了情景化的线索（上下文信息），导致结果遇到了瓶颈。
transformer通过Q和K之间的关系建模全局的注意力，我们可以将内在的q和k之间的关系，延伸到跨模态的关系。(说明：平时的transformer通过对patch embedding进行三个线性投射形成的，操作的对象是token，即一个token序列形成了三个qkv，而跨模态的qkv则是qk或者v其中一个来自于其他的模态进行注意力计算)。因此这是一个很自然的方法去聚合RGB-D特征。

通过利用上下文信息(transformer获得的)，我们就可以处理表面比较形似的物体而深度值是不同的。

①通过transformer注意力实现的，②为了通过互补信息来完善每个模态。③为了有效的分割物体。④产生category-aware的位置编码。

模型框架：

包含主分支和附属分支这种双流encoder，首先Depth转换为HHA，然后和RGB进行concat，接着分别送入swin transformer中。

将产生的结果图经过卷积来减少维度，然后新的特征图进一步进行展平。输入到transformer fusion中。

三步：自注意力，通过交叉注意力进行双向矫正，深度引导的query进行分割。
首先看第一步：

多头自注意力，和普通的transfor一样的。

各个分支进行多头自注意力，然后与本身相加。Px是位置编码。

第二步：交叉完善

为了消除单模态的模糊，区别于之间的双注意力，作者提出的基于transformer的交叉完善。
RGB分支的Q来自深度分支，因此他自带深度的位置编码，k和v来自自身，带RGB的位置编码。

第三步：深度引导的融合
深度产生的结果作为query来进行跨模态的注意力。

用公式表示为：

语义位置编码：
从低层次即分辨率的特征图来充分应用空间分辨率。
具体操作：将两个序列reshpe为图片，然后通过卷积投射到高维，然后再通过两个3x3卷积增加序列的局部信息。和CPVT有些类似和CVT也有些类似，即将卷积引入到位置编码中。

实验：SOTA

可视化：

消融实验：自行分析