ResT解读

以你之姓@ 2022-10-17 13:58 196阅读 0赞

> 最近的一篇基于Transformer的工作，由南京大学的研究者提出一种高效的视觉Transformer结构，设计思想类似ResNet，称为ResT，这是我个人觉得值得关注的一篇工作。

## 简介 ##

ResT是一个高效的多尺度视觉Transformer结构，可以作为图像识别的通用骨干网络，它采用类似ResNet的设计思想，分阶段捕获不同尺度的信息。不同于现有的Transformer方法只使用标准的Transformer block来处理具有固定分辨率的原始图像，ResT有着几个优势：提出一种内存高效的多头自注意力，使用深度卷积进行内存压缩，并且跨注意力头的维度投影交互同时保持多头的多样性能力；将位置编码构建为空间注意力，它可以以更加灵活的方式处理任意尺寸的输入而无需插值或者微调；不同于直接在每个阶段开始进行序列化，而是将patch embedding设计为一系列重叠的有stride的卷积操作。作者在图像分类以及下游任务中验证了ResT的性能，结果表明，ResT大幅度优于当前SOTA骨干网络，在ImageNet数据集上，同等计算量前提下，所提方法取得了优于PVT、Swin。

*  论文标题
    
    ResT: An Efficient Transformer for Visual Recognition
 *  论文地址
    
    https://arxiv.org/abs/2105.13677
 *  论文源码
    
    https://github.com/wofmanaf/ResT

## 介绍 ##

用于提取图像特征的骨干网络（backbone）在计算机视觉任务中至关重要，好的特征有利于下游任务的展开，如图像分类、目标检测、实例分割等。如今，计算机视觉中主要有两种骨干网络结构，一种是**卷积神经网络结构**，一种是**Transformer结构**，它们都是堆叠多个块（block）来捕获特征信息的。

CNN block通常是一个bottleneck结构，可以定义为堆叠的1x1卷积、3x3卷积和1x1卷积配合一个残差连接，如下图的(a)所示。两个1x1卷积分别用于通道降维和通道升维，保证3x3卷积处理的特征图通道数不会太高。CNN骨干网络通常更快一些，这主要得益于参数共享、局部信息聚合以及维度缩减，然而，受限于有限且固定的感受野，卷积网络在那些需要长程依赖的场景中效果并不好，比如实例分割中，从一个更大的邻域中收集并关联目标间的关系是很重要的。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

为了克服这些限制，能够捕获长程信息的Transformer结构最近被探索用于设计骨干网络。不同于CNN网络，Transformer网络首先是将图片切分为一系列块（patch，也叫token），然后将这些token和位置编码相加来表示粗糙的空间信息，最终采用堆叠的Transformer block来捕获特征信息。一个标准的Transformer block由一个多头自注意力（multi-head self-attention，MSA）和一个前馈神经网络（feed-forward network，FFN）构成，其中MSA通过query-key-value分解来建模token之间的全局依赖，FFN则用来学习更宽泛的表示。Transformer block的结构如上图的(b)所示，它能够根据图像内容自适应调整感受野。

虽然相比于CNN backbone。Transformer backbone潜力巨大，但它依然有四个主要的缺点如下。

1.  由于现有的Transformer backbone直接对原始输入图像中的块进行序列化，因此很难提取形成图像中一些基本结构（例如，角和边缘）的低级特征。
2.  Transformer block中MSA的内存和计算与空间或通道维度成二次方扩展，导致大量的训练和推理开销。
3.  MSA 中的每个head只负责输入token的一个子集，这可能会损害网络的性能，特别是当每个子集中的通道维度太低时，使得query和key的点积无法构成信息函数。
4.  现有 Transformer backbone中的输入token和位置编码都是固定规模的，不适合需要密集预测的视觉任务。

在这篇论文中，作者提出一种高效的通用backbone ResT（以ResNet命名），该结构可以解决上述的问题，这个结构会在下一节具体说明。

## ResT ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

上图所示的即为ResT的结构图，可以看到，它和ResNet有着非常类似的pipeline，即采用一个stem模块来提取底层特征，然后跟着四个stage捕获多尺度特征。每个stage由三个组件构成，一个**patch embedding**模块，一个**position encoding**模块以及L个**efficient Transformer block**。具体而言，在每个stage的开始，patch embedding模块用来减少输入token的分辨率并且拓展通道数。位置编码模块则被融合进来用于抑制位置信息并且加强patch embedding的特征提取能力。这两个阶段完成之后，输入token被送入efficient Transformer block。

### Rethinking of Transformer Block ###

标准的Transformer block包含两个子层，分别是MSA和FFN，每个子层包围着一个残差连接。在MSA和FFN前，先经过了一个layer normalization（下面简称LN）。假定输入token为 x ∈ R n × d m \\mathrm\{x\} \\in \\mathbb\{R\}^\{n \\times d\_\{m\}\} x∈Rn×dm，这里的 n n n和 d m d\_m dm分别表示空间维度和通道维度，每个Transformer block的输出表示如下。

y = x ′ + F F N ( L N ( x ′ ) ) , and x ′ = x + M S A ( L N ( x ) ) \\mathrm\{y\}=\\mathrm\{x\}^\{\\prime\}+\\mathrm\{FFN\}\\left(\\mathrm\{LN\}\\left(\\mathrm\{x\}^\{\\prime\}\\right)\\right), \\text \{ and \} \\mathrm\{x\}^\{\\prime\}=\\mathrm\{x\}+\\mathrm\{MSA\}(\\mathrm\{LN\}(\\mathrm\{x\})) y=x′\+FFN(LN(x′)), and x′=x\+MSA(LN(x))

对上面的式子，我们先来看**MSA**，它首先通过三组线性投影获取query  Q \\mathbf\{Q\} Q、key  K \\mathbf\{K\} K和value  V \\mathbf\{V\} V，每组投影有 k k k个线性层（即heads）将 d m d\_m dm映射到 d k d\_k dk的空间中，这里 d k = d m / k d\_\{k\}=d\_\{m\} / k dk=dm/k。为了描述方便，后续所有的说明都是基于 k = 1 k=1 k=1，因此MSA可以简化为单头注意力（SA），token序列之间的全局关系可以定义为下式，每个head的输出concatenate到一起之后经过线性投影得到最终输出。可以得知，MSA的计算复杂度为 O ( 2 d m n 2 + 4 d m 2 n ) \\mathcal\{O\}\\left(2 d\_\{m\} n^\{2\}+4 d\_\{m\}^\{2\} n\\right) O(2dmn2\+4dm2n)，它根据输入token的空间维度或者通道维度次方级变化。

S A ( Q , K , V ) = Softmax ⁡ ( Q K T d k ) V \\mathrm\{SA\}(\\mathbf\{Q\}, \\mathbf\{K\}, \\mathbf\{V\})=\\operatorname\{Softmax\}\\left(\\frac\{\\mathbf\{Q K\}^\{\\mathrm\{T\}\}\}\{\\sqrt\{d\_\{k\}\}\}\\right) \\mathbf\{V\} SA(Q,K,V)=Softmax(dkQKT)V

接着，来看**FFN**，它主要用于特征转换和非线性，通常由两个线性层和一个非线性激活函数构成，第一层将输入的通道数从 d m d\_m dm拓展到 d f d\_f df，第二层则从 d f d\_f df降到 d m d\_m dm。数学上表示如下式，其中 W 1 ∈ R d m × d f \\mathbf\{W\}\_\{1\} \\in \\mathbb\{R\}^\{d\_\{m\} \\times d\_\{f\}\} W1∈Rdm×df且 W 2 ∈ R d f × d m \\mathbf\{W\}\_\{2\} \\in \\mathbb\{R\}^\{d\_\{f\} \\times d\_\{m\}\} W2∈Rdf×dm为两个线性层的权重， b 1 ∈ R d f \\mathbf\{b\}\_\{1\} \\in \\mathbb\{R\}^\{d\_\{f\}\} b1∈Rdf和 b 2 ∈ R d m \\mathbf\{b\}\_\{2\} \\in \\mathbb\{R\}^\{d\_\{m\}\} b2∈Rdm则是相应的偏置项， σ ( ⋅ ) \\sigma(\\cdot) σ(⋅)表示GELU激活函数。标准的Transformer block中，通道数通常4倍扩大，即 d f = 4 d m d\_\{f\}=4 d\_\{m\} df=4dm。FFN的计算代价为 8 n d m 2 8 n d\_\{m\}^\{2\} 8ndm2。

F F N ( x ) = σ ( x W 1 + b 1 ) W 2 + b 2 \\mathrm\{FFN\}(\\mathrm\{x\})=\\sigma\\left(\\mathrm\{x\} \\mathbf\{W\}\_\{1\}+\\mathbf\{b\}\_\{1\}\\right) \\mathbf\{W\}\_\{2\}+\\mathbf\{b\}\_\{2\} FFN(x)=σ(xW1\+b1)W2\+b2

### Efficient Transformer Block ###

如上面所述，MSA有两个缺点，第一是其计算量是二次方倍的，这给训练和推理都带来了不小的负担；第二，MSA中的每个head只负责输入token序列的一个子集，当通道数比较少的时候这个会损害模型的表现。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

为了解决这些问题，作者提出了一种高效的多头自注意力模块，如上图所示。和MSA类似，EMSA首先采用一组投影获取query  Q \\mathbf\{Q\} Q。为了压缩内存，2D输入的token  x ∈ R n × d m \\mathrm\{x\} \\in \\mathbb\{R\}^\{n \\times d\_\{m\}\} x∈Rn×dm会被沿着空间维度reshape为3D形式（ x ^ ∈ R d m × h × w \\hat\{\\mathrm\{x\}\} \\in \\mathbb\{R\}^\{d\_\{m\} \\times h \\times w\} x^∈Rdm×h×w）然后送入深度可分离卷积中按照因子 s s s降低宽高，为了简单， s s s根据 k k k自适应为 s = 8 / k s=8 / k s=8/k，卷积核尺寸、stride和padding分别是 s + 1 s+1 s\+1、 s s s和 s / 2 s/2 s/2。然后，下采样后的token map为 x ^ ∈ R d m × h / s × w / s \\hat\{\\mathrm\{x\}\} \\in \\mathbb\{R\}^\{d\_\{m\} \\times h / s \\times w / s\} x^∈Rdm×h/s×w/s，它被reshape为2D的形式，也就是 x ^ ∈ R n ′ × d m , n ′ = h / s × w / s \\hat\{\\mathbf\{x\}\} \\in \\mathbb\{R\}^\{n^\{\\prime\} \\times d\_\{m\}\}, n^\{\\prime\}=h / s \\times w / s x^∈Rn′×dm,n′=h/s×w/s，然后 x ^ \\hat\{x\} x^送入两组投影层获得key  K \\mathbf\{K\} K和value  V \\mathbf\{V\} V。再然后，采用下面的式子计算qkv之间的注意力函数，式子中的Conv表示标准的1x1卷积，它用于建模不同head之间的交互，通过这个方法attention的结果依赖于所有的key和query，然而，这将削弱 MSA 联合处理来自不同位置的不同表示子集的信息的能力。为了重建这种多样性能力，在点击矩阵后添加了一个LN，也就是Softmax之后。

EMSA ⁡ ( Q , K , V ) = IN ⁡ ( Softmax ⁡ ( Conv ⁡ ( Q K T d k ) ) ) V \\operatorname\{EMSA\}(\\mathbf\{Q\}, \\mathbf\{K\}, \\mathbf\{V\})=\\operatorname\{IN\}\\left(\\operatorname\{Softmax\}\\left(\\operatorname\{Conv\}\\left(\\frac\{\\mathbf\{Q\} \\mathbf\{K\}^\{\\mathrm\{T\}\}\}\{\\sqrt\{d\_\{k\}\}\}\\right)\\right)\\right) \\mathbf\{V\} EMSA(Q,K,V)=IN(Softmax(Conv(dkQKT)))V

最后，所有head的输出concatenate到一起经过投影得到最终输出。这就是整个EMSA块的计算过程，其实对照上图就能理解得很明白了，EMSA的计算代价为 O ( 2 d m n 2 s 2 + 2 d m 2 n ( 1 + 1 s 2 ) + d m n ( s + 1 ) 2 s 2 + k 2 n 2 s 2 ) \\mathcal\{O\}\\left(\\frac\{2 d\_\{m\} n^\{2\}\}\{s^\{2\}\}+2 d\_\{m\}^\{2\} n\\left(1+\\frac\{1\}\{s^\{2\}\}\\right)+d\_\{m\} n \\frac\{(s+1)^\{2\}\}\{s^\{2\}\}+\\frac\{k^\{2\} n^\{2\}\}\{s^\{2\}\}\\right) O(s22dmn2\+2dm2n(1\+s21)\+dmns2(s\+1)2\+s2k2n2)，假定 s = 1 s=1 s=1的话这个复杂度是远远低于原始的MSA的，特别是较浅的stage时， n n n相对高一些。

当然，EMSA之后也添加了FFN以进行特征变换和非线性，因此最终effcient Transformer block的输出如下。

y = x ′ + F F N ( L N ( x ′ ) ) , and x ′ = x + EMSA ⁡ ( L N ( x ) ) \\mathrm\{y\}=\\mathrm\{x\}^\{\\prime\}+\\mathrm\{FFN\}\\left(\\mathrm\{LN\}\\left(\\mathrm\{x\}^\{\\prime\}\\right)\\right), \\text \{ and \} \\mathrm\{x\}^\{\\prime\}=\\mathrm\{x\}+\\operatorname\{EMSA\}(\\mathrm\{LN\}(\\mathrm\{x\})) y=x′\+FFN(LN(x′)), and x′=x\+EMSA(LN(x))

### Patch Embedding ###

知道了最核心的EMSA，接下来是关于Patch Embedding的内容。在标准的Transformer中，一个token序列的embedding作为输入，以ViT为例，3D图像 x ∈ R 3 × h × w \\mathrm\{x\} \\in \\mathbb\{R\}^\{3 \\times h \\times w\} x∈R3×h×w为输入，它被按照patch size为 p × p p \\times p p×p进行切分。这些patch被展平为2D然后被映射为隐嵌入 x ∈ R n × c \\mathrm\{x\} \\in \\mathbb\{R\}^\{n \\times c\} x∈Rn×c（其中 n = h w / p 2 n=h w / p^\{2\} n=hw/p2）。然而，这种直接的标记化难以捕获底层特征信息(比如边缘、角点)。此外，ViT中的token序列长度是固定的，这使其难以进行下游任务(比如目标检测、实例分割)适配，因为这些任务往往需要多尺度特征图。

为了解决上述问题，作者构建了一种高效的多尺度backbone，名为ResT以进行密集预测任务。如上文所述，每个阶段的efficient Transformer block在一个确定的尺度和分辨率上跨空间和通道进行操作，因此，patch embedding模块需要减少空间分辨率的同时拓展通道维度。

和ResNet类似，stem模块（也就是第一个patch embedding模块）以4的缩减因子缩小高度和宽度。为了是圆通很少的参数高效捕获底层特征，作者引入了一个简单但有效的方式，即堆叠3个3x3卷积层（padding为1），stride分别为2、1、2，前两层紧跟一个BN和ReLU层。在stage2、stage3和stage4，patch embedding模块被用来4倍下采样空间维度并且2倍通道维度。这可以通过标准的3x3卷积以stride2和padding1实现。在stage2中，patch embedding模块将输入分辨率从 h / 4 × w / 4 × c h / 4 \\times w / 4 \\times c h/4×w/4×c调整到 h / 8 × w / 8 × 2 c h / 8 \\times w / 8 \\times 2 c h/8×w/8×2c。

### Position Encoding ###

位置编码对于序列顺序非常关键，在ViT中，一系列可学习参数被加（加法）到输入token上编码位置信息，假定 x ∈ R n × c \\mathrm\{x\} \\in \\mathbb\{R\}^\{n \\times c\} x∈Rn×c为输入， θ ∈ R n × c \\theta \\in \\mathbb\{R\}^\{n \\times c\} θ∈Rn×c为位置参数，编码后的输入可以表示如下。

x ^ = x + θ \\hat\{\\mathrm\{x\}\}=\\mathrm\{x\}+\\theta x^=x\+θ

但是，位置的长度需要和输入token的长度一致，这就限制了很多应用的场景，因此需要一种可以根据输入改变长度的位置编码。回顾上面的式子，其实相加操作非常类似逐像素对输入加权。假定 θ \\theta θ和 x x x相关，即 θ = G L ( x ) \\theta=\\mathrm\{GL\}(\\mathrm\{x\}) θ=GL(x)，这里的 G L ( ⋅ ) \\mathrm\{GL\}(\\cdot) GL(⋅)表示组线性操作且组数为 c c c，上式就被修改为下面的式子， θ \\theta θ可以通过更灵活的注意力机制获得。

x ^ = x + G L ( x ) \\hat\{\\mathrm\{x\}\}=\\mathrm\{x\}+\\mathrm\{GL\}(\\mathrm\{x\}) x^=x\+GL(x)

因此，作者这里提出了一种简单高效的像素级注意力（pixel-wise attention，PA）来编码位置。具体而言，PA采用3x3深度卷积操作来获得像素级权重，然后使用sigmoid激活，最终使用PA获得的位置编码如下式。

x ^ = P A ( x ) = x ∗ σ ( DWConv ⁡ ( x ) ) \\hat\{\\mathrm\{x\}\}=\\mathrm\{PA\}(\\mathrm\{x\})=\\mathrm\{x\} \* \\sigma(\\operatorname\{DWConv\}(\\mathrm\{x\})) x^=PA(x)=x∗σ(DWConv(x))

由于每个stage的输入token通过卷积得到，可以将位置编码嵌入到patch embedding模块中，整体结果见下图。注：这里的PA可以采用任意空间注意力替换，这使得ResT中的PE极为灵活。

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### Classification Head ###

分类head的设计非常简单，一个池化接线性层即可，在图像分类任务上的模型结构如下图所示。

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## 实验 ##

图像分类、目标检测、实例分割的结果如下，超越了PVT、Swin等。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]

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![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pob3VjaGVuMTk5OA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]

此外作者还对各个模块进行了消融实验，具体可以查看论文。

## 总结 ##

这篇文章作者提出了一种新的Transformer架构的视觉backbone，它可以捕获多尺度特征因而非常适用于密集预测任务。作者压缩了标准 MSA 的内存，并在保持多样性能力的同时对多头之间的交互进行建模。 为了处理任意输入图像，作者进一步将位置编码重新设计为空间注意力。本文也只是我本人从自身出发对这篇文章进行的解读，想要更详细理解的强烈推荐阅读原论文。最后，如果我的文章对你有所帮助，欢迎一键三连，你的支持是我不懈创作的动力。

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