Introduction

2024-04-12 16:19:13

论文直接将纯Trasnformer应用于图像识别，是Trasnformer在图像领域正式挑战CNN的开山之作。这种简单的可扩展结构在与大型数据集的预训练相结合时，效果出奇的好。在许多图像分类数据集上都符合或超过了SOTA，同时预训练的成本也相对较低

来源：晓飞的算法工程笔记公众号

论文: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

论文地址： https://arxiv.org/abs/2010.11929
论文代码： https://github.com/google-research/vision_transformer

基于自注意力的架构，尤其是Transformers，已成为NLP任务的首选模型。通常的用法是先在大型文本语料库上进行预训练，然后在较小的特定任务数据集上fine-tuning。得益于Transformers的计算效率和可扩展性，训练超过100B参数的模型成为了可能。而且随着模型和数据集的继续增长，模型仍然没有性能饱和的迹象。
在计算机视觉中，卷积网络仍然占主导地位。受NLP的启发，多项工作尝试将CNN的结构与self-attention进行结合（比如 DETR：Facebook提出基于Transformer的目标检测新范式 | ECCV 2020 Oral ），其中一些则尝试完全替换卷积（比如实战级Stand-Alone Self-Attention in CV，快加入到你的trick包吧 | NeurIPS 2019 ）。完全替换卷积的模型虽然理论上有效，但由于使用了特殊的注意力结构，尚未能在现代硬件加速器上有效地使用。因此，在大规模图像识别中，经典的ResNet类型仍然是最主流的。
为此，论文打算不绕弯子，直接将标准Transformer应用于图像。先将图像拆分为图像块，块等同于NLP中的token，然后将图像块映射为embedding序列作为Transformer的输入，最后以有监督的方式训练模型进行图像分类。
但论文通过实验发现，不加强正则化策略在ImageNet等中型数据集上进行训练时，这些模型的准确率比同等大小的ResNet低几个百分点。这个结果是意料之中的，因为Transformers缺乏CNN固有的归纳偏置能力，例如平移不变性和局部性。在数据量不足的情况下，训练难以很好地泛化。但如果模型在更大的数据集（14M-300M图像）上训练时，情况则发生了反转，大规模训练要好于归纳偏置。为此，论文将在规模足够的数据集上预训练的Vision Transformer(ViT)迁移到数据较少的任务，得到很不错的结果。
在公开的ImageNet-21k数据集或内部的JFT-300M数据集上进行预训练后，ViT在多个图像识别任务上接近或超过了SOTA。其中，最好的模型在ImageNet上达到88.55%，在ImageNet-ReaL上达到90.72%，在CIFAR-100上达到94.55%，在包含19个视觉任务的VTAB标准上达到77.63%。

Method

在模型设计中，论文尽可能地遵循原生的Transformer结构。这样做的好处在于原生的Transformer结构已经被高效地实现，可以开箱即用的。

Vision Transformer(ViT)

模型的整体结构如图1所示，计算流程如公式1-4所示，主要有以下几个要点：

输入处理：标准Transformer接收一维embedding序列作为输入，为了处理二维图像，先将图像 \(x\in R^{H\times W\times C}\) 重排为二维块序列 \(x_p\in R^{N\times (P^2\times C)}\) ，其中 \((H, W)\) 为原图像的分辨率， \(C\) 是通道数， \((P, P)\) 是每个图像块的分辨率， \(N=HW/P^2\) 是生成的块数量，也是Transformer的有效输入序列长度。Transformer所有层使用向量的维度均为 \(D\) ，需要先使用可训练的公式1将二维图像块线性映射到 \(D\) 维，映射的输出称为图像块embedding。
class token：类似于BERT在输入序列开头插入[class]token，论文同样在图像块embedding序列中预先添加一个可学习的class token( \(z^0_0=x_{class}\) )，并将其在Transformer encoder中的对应输出( \(z^0_L\) )经公式4转换为图像特征 \(y\) 。在预训练和fine-tuning期间，分类head都接到 \(z^0_L\) 上。分类head在预训练时由仅有单隐藏层的MLP实现，而在fine-tuning时由单线性层实现。
position embedding：添加position embedding到图像块embedding中可以增加位置信息，用合并的embedding序列用作encoder的输入。论文使用标准的可学习1D position embedding，使用更复杂的2D-aware position embedding并没有带来的显着性能提升。
Transformer encoder：Transformer encoder是主要的特征提取模块，由multiheaded self-attention模块和MLP模块组成，每个模块前面都添加Layernorm(LN)层以及应用残差连接。MLP包含两个具有GELU非线性激活的全连接层，这是point-wise的，不是对整个token输出。self-attention的介绍可以看看附录A或公众号的实战级Stand-Alone Self-Attention in CV，快加入到你的trick包吧 | NeurIPS 2019 ）文章。

Inductive bias

论文注意到，在Vision Transformer中，图像特定的归纳偏置比CNN要少得多。在CNN中，局部特性、二维邻域结构信息（位置信息）和平移不变性贯彻了模型的每一层。而在ViT中，自注意力层是全局的，只有MLP层是局部和平移不变的。
ViT使用的二维邻域结构信息非常少，只有在模型开头将图像切割成图像块序列时以及在fine-tuning时根据图像的分辨率调整对应的position embedding有涉及。此外，初始的position embedding仅有图像块的一维顺序信息，不包含二维空间信息，所有图像块间的空间关系必须从头开始学习。

Hybrid Architecture

作为图像块的替代方案，输入序列可以由CNN的特征图映射产生，构成混合模型中。将公式1中映射得到图像块embedding \(E\) 替换为从CNN提取的特征图中映射得到的特征块embedding，然后跟前面一样添加插入[class] token和position embedding进行后续计算。
有一种特殊情况，特征块为 \(1\times 1\) 的空间大小。这意味着输入embedding序列通过简单地将特征图按空间维度展开，然后映射到Transformer维度得到。

Fine-Tuning and Higher Resolution

通常，ViT需要先在大型数据集上预训练，然后在（较小的）下游任务fine-tuning。为此，在fine-tuning时需要将预训练的预测头替换为零初始化的 \(D\times K\) 前向层， \(K\) 为下游任务的类数量。
根据已有的研究，fine-tuning时使用比预训练高的分辨率通常可以有更好的效果。但使用更高分辨率的图像时，如果保持图像块大小相同，产生的embedding序列会更长。虽然Vision Transformer可以处理任意长度的序列，但预训练得到的position embedding将会失去意义。因此，论文提出根据原始图像中的位置对预训练的position embedding进行2D插值，然后进行fine-tuning训练。
值得注意的是，这种分辨率相关的调整以及模型开头的图像块的提取是Vision Transformer中少有的手动引入图像二维结构相关的归纳偏置的点。