【论文阅读】Pyramid Vision Transformer：A Versatile Backbone for Dense Prediction Without Convolutions

🚩前言

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  • ⌚首发时间：2023.6.11
  • ⏰最近更新时间：2023.6.11
  • 🙆本文由 睡晚不猿序程 原创
  • 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请 tt 我，万分感谢！orz

目录

1. 内容简介

论文标题：Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions

发布于：ICCV 2021

自己认为的关键词：ViT、Pyramid structure

是否开源？：https://github.com/whai362/PVT

2. 论文速览

论文动机：

  1. 现在的 ViT 主要用于图像分类任务，没有做密集预测任务的纯 ViT 模型
  2. ViT 的柱状结构（分辨率不变）以及粗糙的 patch 划分天生不适合密集预测任务

本文工作：

  1. PVT(Pyramid Vision Transformer)，金字塔结构的 ViT，更适合于密集预测任务
  2. 使用更细粒度的 patch 划分以及下采样操作，使得 PVT 可以利用多尺度信息

完成效果：

COCO：

  • PVT-S：40.4 AP
  • PVT-L：42.6 AP

3. 图片、表格浏览

图一

模型性能对比图

在 COCO 数据集上的性能对比，但是咋不和 Swin Transformer 碰碰？

图三

模型架构图

模型架构图，通过 patch embedding 来进行下采样，并且看起来也通过减少 KV 的数量来降低计算量

图四

Spatial reduction

看样子是一个缩放的操作，减少了 KV 的个数来减少自注意力的计算开销

4. 引言浏览

本文目标：探索一种可以替代 CNN，并且用于密集预测以及实例分任务，而不仅是用于图像分类

但是一般的话，应该分类检测分割都做一遍

动机：

  1. 完全使用 Transformer backbone 作密集预测任务的研究工作较少
  2. ViT 结构不适合密集预测
    1. patch 大小 16x16，过于粗糙，并且是单一分辨率
    2. 计算开销大：全局自注意力计算消耗大量算力以及显存
    3. 对于像素级别的预测不适用

PVT 克服了原先模型的缺陷：

  1. patch 大小 4x4，可以获得高分辨率的表征
  2. 引入了逐级缩减的金字塔结构，减少 Token 的长度以减少 Transformer 的计算开销
  3. 修改自注意力，减少其开销

PVT 相比 CNN 以及 ViT 的优势：

  1. 全局感受野
  2. 金字塔结构，能够更容易的嵌入到密集预测 pipline 中

个人觉得，因为小的 patch 划分导致计算开销疯狂增大，还是引入窗口把，不然就算是减少了 KV 数量计算量的降低也有限

自由阅读

5. 方法

目标：构建金字塔形状的 Transformer 架构，让其拥有多尺度特性以适用于密集预测任务、

模型架构图

整个模型包含四个 stage，每一个 stage 都先进行 patch embedding（线性）然后再经过多个 Transformer block 进行处理，但是似乎没有看到下采样的方式，唯一的些许不同在于自注意力的计算引入了不同的东西

Transformer encoder

因为在较高分辨率下进行自注意力运算，需要的计算时间较大，选择了改进的自注意力

Spatial reduction

输入的时候 QKV 本应该是相同的，但是他这里对 KV 做了一点小操作：

  1. 进行 merge，分辨率降低，特征维度增加
  2. 将特征维度映射到原先的特征维度
  3. 进行自注意力运算

因为减少了 KV 的数量，所以计算复杂度至少减少了 \(R^2\) 倍，但是输出的大小是和 Q 有关的，所以最后的自注意力输出的 Token 长度不变，只不过是 Q 所查询的 K 变少了，以此来降低自注意力的运算量

6. 实验

6.1 实验结果

ImageNet 分类

ImageNet

这不和 Swin Transformer 碰碰？

感觉又是在于参数量小（也不小了把）感觉应该是主要用于分割检测什么的，分类倒是次要

检测

COCO 目标检测

看起来效果就好了，但是怎么对比的是 ResNet？

分割

COCO 实例分割

6.2 消融实验

金字塔结构

多尺度

ViT 没有使用金字塔结构，单一尺度条件下性能看起来是非常的差的

计算开销

PVT 的计算开销介于 ViT 和 ResNet 之间，由于输入分辨率决定了计算量，作者提出了两种方式：

  1. 缩小输入大小
  2. 计算量更小的注意力机制

这里作者说会提出 PVT v2 版本，后来我去看了一下 V2 版本，感觉有点水

7. 总结、预告

7.1 总结

提出了较为简单的多尺度 Transformer，保持了 Transformer 的输入输出维度不变，每一个 stage 的 patch 大小不同——刚开始 为 4x4，之后变为 8，16，32，以此让模型可以把握多尺度的信息

感觉应该算是一个比较初级的多尺度，为了保证计算效率也舍弃了一些其他东西，比如提出了 SHA

这个自注意力计算方式会保持 Q 不变，降低 KV 的分辨率，并映射到同样的大小，我认为虽然这样可以保证输出维度不变，但是其参考的 KV 变少了，可能在检测分割这些比较简单的任务上有作用，在超分辨率这种全局性越多越好的任务上效果可能不会很好

posted @ 2023-06-11 10:17  睡晚不猿序程  阅读(139)  评论(0)  编辑  收藏  举报