【论文阅读】CrossViT：Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification

🚩前言

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  • ⌚首发时间：23.7.10
  • ⏰最近更新时间：23.7.10
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目录

1. 内容简介

论文标题：CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification

发布于：ICCV 2021

自己认为的关键词：多尺度、ViT

是否开源？：https://github.com/IBM/CrossViT

2. 论文速览

论文动机：

  1. CNN 和 ViT 混合模型取得了不错的成果，但是相比起纯 ViT 计算量较大

    可能是因为在 Token 上用了普通卷积了

  2. ViT 需要大量的数据集进行训练，否则效果不佳

  3. ViT 无法学习多尺度信息

本文工作：

  1. 一个双分支结构的 ViT，可以学习多尺度信息
  2. 一个 Token 混合模块，可以让不同尺度的信息之间进行交互

完成效果：

  1. 在参数量和运算量都更小的情况下，ImageNet1K 分类正确率比 DeiT 多了 2%

3. 图片、表格浏览

图一

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效果图，可以看到和 ViT 的参数差距非常大

图二

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模型架构图

可以看到由两个分支组成，但是这个中间的交叉注意力的计算没有细说，最后两个分支的输出分别使用MLP头处理然后相加

图三

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四种不同的多尺度混合方式：

  1. 不考虑 CLS 的特点，直接当成 token 一起处理
  2. CLS 可以当成是全局特征的表示，二者进行融合即可
  3. 各自进行混合
  4. 这个就是所谓的 cross-attention，CLS 调换位置，然后进行融合

脑洞有点大了

图四

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cross-attention 的实例，以大 patch 为例，小 patch 同样这样做即可

使用了一个线性映射来讲 CLS 变换为对应的维度，然后再变换回来就可以了

所以两个分支就是通过 CLS 进行信息交互的

4. 引言浏览

Vision Transformer 需要使用大量的数据集进行训练，DeiT 证实了数据增强技术和模型正则化可以让 ViT 的训练效果更好

DeiT：使用了知识蒸馏的策略，仅使用 ImageNet-1K 的数据集就可以达到 SOTA

本文工作：研究如何让 ViT 学习到多尺度的特征表示，探索适合于 Transformer 的特征融合机制

模型结构：双分支 Transformer，两个分支的 Patch 大小不同，并且二者会进行交互

本文贡献：

  1. 双分支 ViT，用于提取多尺度特征，并且提出了一个简单且高效的特征融合机制
  2. SOTA

自由阅读

5. 方法

ViT：将图像划分为确定大小的 patch，添加一个 CLS Token 并且经过位置嵌入之后送给 Transformer 做处理，最后使用 CLS token 作为分类依据

Feed Forwad Network 由两层全连接网络组成，使用 GELU 以及 LayerNorm

和 CNN 的区别：CNN 最后的表示一般是通过平均池化来表示，但是 Transformer 使用的是 CLS，这个 CLS 在 Transformer block 中会与其他的 patch 进行交互

因为有了 CLS 的存在，所以作者提出了一种基于 CLS 的双路多尺度 ViT 模型

Multi-Scale ViT

patch 的划分大小影响着 Transformer 的性能以及计算开销，作者提出了双分支 ViT 结构

Cross ViT

  1. L-Branch：patch 大小更大，包含更多的 Encoder block，并且有更深的 embedding dimensions
  2. S-Branch：patch 更小，拥有更少的 Encoder block 以及更少的 embedding dimension

这样设计应该是想要平衡性能以及计算开销

两个分支将会混合 L 次，并且最后两个输出都会用于预测。并且两个分支都使用了自学习的位置嵌入

Multi-Scale Feature Fusion

为了让两个分支的数据可以进行融合交互，提出了多种方案

  1. All-Attention： 直接两个分支拿过来一起计算注意力【计算开销大】
  2. Class Token Fusion：只是用 Class Token 进行混合（直接使用加法）
  3. Pairwise Fusion：基于 patch 所属的空间位置进行混合——这里会先进行插值来对其空间大小，然后再进行混合（CLS 相加，patch 也相加）
  4. Cross-Attention Fusion：利用 CLS 来交互信息。

Cross-Attention Fusion

将 CLS 当成是一个分支的抽象信息，那么只需要交换两个分支的 CLS，然后送入 Transformer 中，两个分支的信息就可以进行交互了，这样有助于在另一个分支中引入不同尺度的信息

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上图为实例，就是使用一个 Transformer block 来生成新的 CLS。例子是 Large Branch 的。

首先 CLS 先经过映射对齐维度，然后 CLS 作为 Q，另一个分支的 patch 加上本分支的 CLS 作为 K，V，经过自注意力运算，最后映射回到原维度，生成了最后的 CLS 结果

这个结果是通过与另一个分支交互得到的

因为自注意力运算只计算一个向量，所以计算复杂度变小

并且在计算 Cross-Attention 时，没有使用 FFN，而是通过残差连接加映射直接得到结果

6. 实验

6.1 实验结果

backbone：DeiT

dataset：ImageNet

使用了多种数据增强技术：rand augmentation，mixup，cutmix，random erasing

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6.2 消融实验、

不同分支信息融合技术

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可以看到 CA 得到了最好的效果

体现出来的其他特点也挺有意思的，单分支的分类准确率 L 远远大于 S，应该是因为分类任务中，小尺度信息利用不多。

引入 CA 之后，L 分支的准确率变低了，S 分支的准确率变高了，这个应该是信息交互带来的结果，但是最后的输出准确率提升——这样可以得出结论：他们可以学习到图像中的不同特征

patch size

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出乎意料的是，（12，16) 得到的效果比（8，16）得到的效果要好——作者表示，这可能是两个分支之间的细粒度差异很大，使得特征的平滑学习很困难，所以使得（12，16）效果更好

S 分支的通道维度以及深度

同样是上图，B，C 行中分别测试了 S 分支在不同参数下的结果，可以看到改变不大，作者认为应是因为分类主要使用的是 L 分支的信息，S 分支的信息被作为额外信息来使用

CA 的深度以及 Multi-Scale Transformer encoder

更频繁的使用 CA 没有带来更好的结果，而且让 CA 更深也没有效果，因为另一个分支的 CLS 不会因此改变

CLS 的重要性

作者把 CLS 去除，用所有 token 的平均来作为 CLS，最后比 CrossViT 差了 1%，得出结果：CLS 是特征的摘要信息

6. 总结、预告

6.1 总结

  1. 尝试构建了一个多尺度 Transformer，由两个分支组成
  2. 提出了两个分支的交互形式，使用 CLS 进行 Cross Attention 计算，计算开销小效果好

应该是从 CNN 的多尺度结构中进行借鉴得到的模型，将图像根据不同的 patch 大小进行划分，得到一个双分支结构，并且两个分支通过 CLS 进行交互，但是消融实验也有需要注意的点：

  1. patch 大小相差过大导致效果变差：作者说是两个分支的尺度差异太大，并且由于是通过 CA 进行学习的，所以导致模型学习困难
  2. 主要分类信息由 L 分支提供，而 S 分支主要提供额外的辅助信息
  3. 可以使用 CNN 作为嵌入方式，不一定使用线性嵌入
posted @ 2023-07-10 09:33  睡晚不猿序程  阅读(279)  评论(0)  编辑  收藏  举报