ResNet被全面超越了，是Transformer干的：依圖科技開源“可大可小”T2T-ViT，輕量版優於MobileNet

本文轉載自查看原文 2021-02-01 13:54 370 Transformer

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來源 | 極市平台

作者 | Happy

審稿 | 鄧富城

【導讀】又一篇Transformer來了！本文在ViT方面進行了一次突破性探索，提出了首次全面超越ResNet，甚至輕量化版本優於MobileNet系列的T2T-ViT。

本文是依圖科技在ViT方面的一次突破性的探索。與之前ViT、Detr、Deit等不同之處在於：本文針對ViT的特征多樣性、結構化設計等進行了更深入的思考，提出了一種新穎的Tokens-to-Token機制，用於同時建模圖像的局部結構信息與全局相關性，同時還借鑒了CNN架構設計思想引導ViT的骨干設計。最終，僅僅依賴於ImageNet數據，而無需JFT-300M預訓練，所提方案即可取得全面超越ResNet的性能，且參數量與計算量顯著降低；與此同時，在輕量化方面，所提方法只需簡單減少深度與隱含層維度即可取得優於精心設計的MobileNet系列方案的性能。強烈推薦各位同學研究一下該文。

前言

語言模型中主流的Transformer已經開始對CV任務開始了降維打擊，比如目標檢測中NETR，low-level任務中的IPT，圖像分類任務中的ViT與DeiT等等。ViT方案首先將輸入圖像拆分為定長的tokens序列，然后采用多個Transformer層對其進行全局相關性建模並用於圖像分類。但ViT背靠比ImageNet更大的訓練取得了優於純CNN的性能，但如果僅采用ImageNet的話，其性能反而不如CNN方案。

作者通過分析發現：(1) 輸入圖像的簡單token化難以很好的建模近鄰像素間的重要局部結構(比如邊緣、線條等)，這就導致了少量樣本時的低效性；(2) 在固定計算負載與有限訓練樣本約束下，ViT中的冗余注意力骨干設計限制了特征的豐富性。可參考下圖：

ResNet50可以逐步捕獲到期望的局部結構(比如邊緣、線條、紋理等)，然而ViT的結構建模信息較差，反而全局相關性被更好的獲取。與此同時，可以看到：ViT的特征中存在零值，這導致其不如ResNet高效，限制了其特征豐富性。

為克服上述局限性，作者提出了一種新的Tokens-to-Token Vision Transformer，T2T-ViT，它引入了(1) 層級Tokens-to-Token變換通過遞歸的集成近鄰Tokens為Token將漸進的將圖像結構化為tokens，因此局部結構可以更好的建模且tokens長度可以進一步降低；(2) 受CNN架構設計啟發，設計一種高效的deep-narrow的骨干結構用於ViT。

相比標准ViT，所提T2T-ViT的參數量與MACs可以減低200%，並取得2.5%的性能提升(注僅用ImageNet從頭開始訓練)；所提T2T-ViT同樣取得了優於ResNet的性能，比如，在ImageNet數據集上，T2T-ViT-ResNet50取得了80.7%的Top1精度。可參考下圖。

總而言之，本文的主要貢獻包含以下幾個方面：

首次通過精心設計Transformer結構在標准ImageNet數據集上取得了全面超越CNN的性能，而無需在JFT-300M數據進行預訓練；
提出一種新穎的漸進式Token化機制用於ViT，並證實了其優越性，所提T2T模塊可以更好的協助每個token建模局部重要結構信息；
CNN的架構設計思想有助於ViT的骨干結構設計並提升其特征豐富性、減少信息冗余。通過實驗發現：deep-narrow結構設計非常適合於ViT。

T2TViT方法簡介

前面對ViT存在的問題以及本文的主要改進思路進行了簡單的介紹，接下來我們將着重針對本文所提的T2T、deep-narrow骨干設計進行重點介紹與分析。

Tokens-to-Token

Tokens-to-Token(T2T)模塊旨在克服ViT中簡單Token化機制的局限性，它采用漸進式方式將圖像結構化為token並建模局部結構信息；而Tokens的長度可以通過漸進式迭代降低，每個T2T過程包含兩個步驟：Restructurization與SoftSplit，見下圖。

Re-structurization

如上圖所示，給定Tokens序列T，將通過自注意力模塊對齊進行變換處理，可以描述為：

注：MSA表示多頭自注意力模塊，MLP表示多層感知器。經過上述變換后，Tokens將在空間維度上reshape為圖像形式，描述如下：

注：Reshape表示將轉換為。

Soft Split

正如上圖所示，在得到重結構化圖像I后，作者對其進行軟拆分操作以建模局部結構信息，降低Tokens長度。為避免圖像到tokens過程中的信息損失，將圖像拆分為重疊塊，也就是說：每個塊將與近鄰塊之間構建相關性。每個拆分塊內的Token將通過Concat方式變換為一個Token(即Tokens-to-Token)，因此可以更好的建模局部信息。作者假設每個塊大小為，重疊尺寸為s，padding為p，對於重建圖像，其對應的輸出Token可以表示為如下尺寸：

注：每個拆分塊尺寸為。最后將所有塊在空域維度上flatten為Token。這里所得到的輸出Token將被送入到下一個T2T處理過程。

T2T module

通過交替執行上述Re-structurization與Soft Split操作，T2T模塊可以逐漸的減少Token的長度、變換圖像的空間結構。T2T模塊可以表示為如下形式：

對於輸入圖像，作者采用SoftSplit操作將其拆分為Token：。在完成最后的迭代后，輸出Token具有固定IG長度，因此T2T-ViT可以在上建模全局相關性。

另外，由於T2T模塊中的Token長度要比常規形式的更大，故而MAC與內存占用會非常大。為克服該局限性，在T2T模塊中，作者設置通道維度為32(或者64)以降低MACs。

T2T-ViT Backbone

由於ViT骨干中的不少通道是無效的，故而作者計划設計一種高效骨干以降低冗余提升特征豐富性。T2T-ViT將CNN架構設計思想引入到ViT骨干設計以提升骨干的高效性、增強所學習特征的豐富性。由於每個Transformer具有類似ResNet的跳過連接，一個最直接的想法是采用類似DenseNet的稠密連接提升特征豐富性；或者采用Wide-ResNet、ResNeXt結構改變通道維度。本文從以下五個角度進行了系統性的比較：

Dense Connection，類似於DenseNet；
Deep-narrow vs shallow-wide結構，類似於Wide-ResNet一文的討論；
Channel Attention，類似SENet；
More Split Head，類似ResNeXt；
Ghost操作，類似GhostNet。

結合上述五種結構設計，作者通過實驗發現：(1) Deep-Narrow結構可以在通道層面通過減少通道維度減少冗余，可以通過提升深度提升特征豐富性，可以減少模型大小與MACs並提升性能；(2) 通道注意力可以提升ViT的性能，但不如Deep-Narrow結構高效。

基於上述結構上的探索與發現，作者為T2T-ViT設計了Deep-Narrow形式的骨干結構，也就是說：更少的通道數、更深的層數。對於定長Token，將類Token預期Concat融合並添加正弦位置嵌入(Sinusoidal Position Embedding, SPE)，類似於ViT進行最后的分類：

T2T-ViT Architecture

上圖給出了T2T-ViT的網絡結構示意圖，它包含T2T模塊與T2T骨干兩部分。上圖給出了n=2的結構示意圖(即n+1=3個soft split，n個Re-structurization)。每個Soft Split的塊大小分別為[7,3,3]，重疊為[3,1,1]。

為更好的與常見手動設計CNN進行對比，作者設計了不同復雜度的T2T-ViT模型，見上表。比如對標ResNet50的T2T-ViT-14，對標ResNet101的T2T-ViT-19，對標ResNet152的T2T-ViT-24，對標MobileNetV1、MoblieNetV2的T2T-ViT-7，T2T-ViT-10，T2T-ViT-12。

實驗

為更好說明所提方案的有效性，將其與ViT進行了對比，結果見下表。從表中數據可以看到：相比ViT，所提方案具有更少的參數量、MAC，但取得了更高的性能。

下表給出了所提方案與ResNet的對比。從中可以看到：在相同模型大小與MACs約束下，所提方案能夠以1%-2.5%的性能優勢超過ResNet。

與此同時，本文還給出了所提方案與輕量化網絡MobileNet系列的對比，見下表。可以看到：在輕量化網絡層面，所提方案可以取得比MobileNet系列更好的性能。注：由於MobileNet系列采用了高效卷積(Depthwise)操作導致其計算量要比T2T-ViT稍低，而T2T-ViT的設計則更為簡單，只需要調整深度、隱含層維度即可得到不同計算量的模型。