MViT：性能杠杠的多尺度ViT | ICCV 2021

论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT，将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来，在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中，MViT均优于单尺度的ViT。

来源：晓飞的算法工程笔记 公众号

论文: Multiscale Vision Transformers

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.11227
• 论文代码：https://github.com/facebookresearch/SlowFast

Introduction

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  论文提出了用于视频和图像识别的多尺度ViT（MViT），将FPN的多尺度层级特征结构与Transformer联系起来。MViT包含几个不同分辨率和通道数的stage，从小通道的输入分辨率开始，逐层地扩大通道数以及降低分辨率，形成多尺度的特征金字塔。

  在视频识别任务上，不使用任何外部预训练数据，MViT比视频Transformer模型有显着的性能提升。而在ImageNet图像分类任务上，简单地删除一些时间相关的通道后，MViT比用于图像识别的单尺度ViT的显着增益。

Multiscale Vision Transformer (MViT)

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  通用多尺度Transformer架构的核心在于多stage的设计，每个stage由多个具有特定分辨率和通道数的Transformer block组成。多尺度Transformers逐步扩大通道容量，同时逐步池化从输入到输出的分辨率。

Multi Head Pooling Attention

  多头池化注意(MHPA)是一种自注意操作，可以在Transformer block中实现分辨率灵活的建模，使得多尺度Transformer可在逐渐变化的分辨率下运行。与通道和分辨率固定的原始多头注意(MHA)操作相比，MHPA池化通过降低张量的分辨率来缩减输入的整体序列长度。

  对于序列长度为 \(L\) 的 \(D\) 维输入张量 \(X\)，\(X \in \mathbb{R}^{L\times D}\)，根据MHA的定义先通过线性运算将输入\(X\)映射为Query张量\(\hat{Q} \in \mathbb{R}^{L\times D}\)，Key张量\(\hat{K} \in \mathbb{R}^{L\times D}\)和Value张量\(\hat{V} \in \mathbb{R}^{L\times D}\)。

  然后通过池化操作\(\mathcal{P}\)将上述张量缩减到特定长度。

• Pooling Operator

  在进行计算之前，中间张量\(\hat{Q}\)、\(\hat{K}\)、\(\hat{V}\)需要经过池化运算\(\mathcal{P}(·; \Theta)\)的池化，这是的MHPA和MViT的基石。

  运算符\(\mathcal{P}(·; \Theta)\)沿每个通道对输入张量执行池化核计算。将\(\Theta\)分解为\(\Theta := (k, s, p)\)，运算符使用维度\(k\)为\(k_T\times k_H\times k_W\)、步幅\(s\)为\(s_T\times s_H \times s_W\)、填充\(p\)为\(p_T\times p_H\times p_W\)的池化核\(k\)，将维度为\(L = T\times H\times W\)的输入张量减少到\(\tilde{L}\)：

  通过坐标公式计算，将池化的张量展开得到输出\(\mathcal{P}(Y ; \Theta)\in \mathbb{R}^\tilde{L}\times D\)，序列长度减少为\(\tilde{L}= \tilde{T}\times \tilde{H}\times \tilde{W}\)。

  默认情况下，MPHA的重叠内核\(k\)会选择保持形状的填充值\(p\)，因此输出张量\(\mathcal{P}(Y ; \Theta)\)的序列长度能够降低\(\tilde{L}\)整体减少\(s_{T}s_{H}s_{W}\)倍。

• Pooling Attention.

  池化运算符\(\mathcal{P}(\cdot; \Theta)\)在所有\(\hat{Q}\)、\(\hat{K}\)、\(\hat{V}\)中间张量中是独立的，使用不同的池化核\(k\)、不同的步长\(s\)以及不同的填充\(p\)。定义\(\theta\)产生的池化后pre-attention向量为\(Q = P(\hat{Q}; \Theta_Q)\), \(K = P(\hat{K}; \Theta_K)\)和\(V = P(\hat{V}; \Theta_V)\)，随后在这些向量上进行注意力计算：

  根据矩阵乘积可知，上述公式会引入\(S_K=S_V\)的约束。总体而言，池化注意力的完整计算如下：

  \(\sqrt{d}\)用于按行归一化内积矩阵。池化注意力计算的输出序列长度的缩减跟\(\mathcal{P}(\cdot)\)中的\(Q\)向量一样，为步长相关的\(s^Q_TS^Q_HS^Q_W\)倍。

• Multiple heads.

  与常规的注意力操作一样，MHPA可通过\(h\)个头来并行化计算，将\(D\)维输入张量\(X\)的平均分成\(h\)个非重叠子集，分别执行注意力计算。

• Computational Analysis.

  Q、K、V张量的长度缩减对多尺度Transformer模型的基本计算和内存需求具有显着的好处，序列长度缩减可表示为：

  考虑到\(\mathcal{P}(·; \Theta)\)的输入张量具有通道\(D\times T\times H\times W\)，MHPA的每个头的运行时复杂度为\(O(T HW D/h(D + T HW/f_Q f_K))\)和内存复杂度为\(O(T HW h(D/h + T HW/f_Q f_K))\)。

  另外，通过对通道数\(D\)和序列长度项\(THW/f_Q f_K\)之间的权衡，可指导架构参数的设计选择，例如头数和层宽。

Multiscale Transformer Networks

• Preliminaries: Vision Transformer (ViT)

  ViT将\(T\times H\times W\)的输入切分成\(1\times 16\times 16\)的不重叠小方块，通过point-wise的线性变换映射成\(D\)维向量。

  随后将positional embedding \(E\in \mathbb{R}^{L\times D}\)添加到长度为\(L\)、通道为\(D\)的投影序列中，对位置信息进行编码以及打破平移不变性。最后，将可学习的class embedding附加到投影序列中。

  得到的长度为\(L + 1\)的序列由\(N\)个Transformer block依次处理，每个Transformer block都包含MHA、MLP和LN操作。定义\(X\)视为输入，单个Transformer block的输出\(Block(X)\)的计算如下：

  \(N\)个连续block处理后的结果序列会被层归一化，随后将class embedding提取并通过线性层预测所需的输出。默认情况下，MLP的隐藏层通道是\(4D\)。另外，需要注意的是，ViT在所有块中保持恒定的通道数和空间分辨率。

• Multiscale Vision Transformers (MViT).

  MViT的关键是逐步提高通道通道以及降低空间分辨率，整体结构如表2所示。

• Scale stages

  每个scale stage包含\(N\)个Transformer block，stage内的block输出相同通道数和分辨率的特征。在网络输入处(表2中的cube1)，通过三维映射将图像处理为通道数较小（比典型的ViT模型小8倍），但长度很长（比典型的ViT模型高16倍）图像块序列。

  在scale stage之间转移时，需要上采样处理序列的通道数以及下采样处理序列的长度。这样的做法能够有效地降低视觉数据的空间分辨率，使得网络能够在更复杂的特征中理解被处理的信息。

• Channel expansion

  在stage转移时，通过增加最后一个MLP层的输出来增加通道数。通道数的增加与空间分辨率的缩减相关，假设空间分倍率下采样4倍，那通道数则增加2倍。这样的设计能够在一定程度上保持stage之间的计算复杂度，跟卷积网络的设计理念类似。

• Query pooling

  由MPHA公式可知，Q张量可控制输出的序列长度，通过步长为\(s\equiv (s^Q_T, s^Q_H, s^Q_W)\)的\(\mathcal{P}(Q;k;p;s)\)池化操作将序列长度缩减\(s^Q_T\cdot s^Q_H\cdot s^Q_W\)倍。在每个stage中，仅需在开头中减少分辨率，剩余部分均保持分辨率，所以仅设置stage的首个MHPA操作的步长`\(S^Q > 1\)，其余的约束为\(s^Q\equiv (1,1,1)\)。

• Key-Value pooling

  与Q张量不同，改变K和V张量的序列长度不会改变输出序列长度，但在降低池化操作的的整体计算复杂度中起着关键作用。

  因此，对K、V和Q池化的使用进行解耦，Q池化用于每个stage的第一层，K、V池化用于剩余的层。由MPHA公式可知，K和V张量的序列长度需要相同才能计算注意力权重，因此K、V张量池化的步长需要相同。在默认设置中，约束同一stage的池化参数\((k; p; s)\)为相同，即\(\Theta_K ≡ \Theta_V\)，但可自适应地改变stage之间的s缩放参数。

• Skip connections

  如图3所示，由于通道数和序列长度在residual block内发生变化，需要在skip connection中添加\(\mathcal{P}(\cdot; {\Theta}_{Q})\)池化来适应其两端之间的通道不匹配。

  同样地，为了处理stage之间的通道数不匹配，采用一个额外的线性层对MHPA操作的layer-normalized输出进行升维处理。

Network instantiation details

  表3展示了ViT和MViT的基本模型的具体结构：

• ViT-Base（表 3a）：将输入映射成尺寸为\(1\times 16\times 16\)且通道为\(D = 768\)的不重叠图像块，然后使用\(N = 12\)个Transformer block进行处理。对于\(8\times 224\times 224\)的输入，所有层的分辨率固定为\(768\times 8\times 14\times 14\)，序列长度为\(8\times 14\times 14 + 1=1569\)。
• MViT-Base（表 3b）：由4个scale stage组成，每个stage都有几个输出尺寸一致的Transformer block。MViT-B通过形状为\(3\times 7\times 7\)的立方体（类似卷积操作）将输入映射且通道为\(D = 96\)的重叠图像块序列，序列长度为\(8\times 56\times 56 + 1 = 25089\)。该序列每经过一个stage，序列长度都会减少4倍，最终输出的序列长度为\(8\times 7\times 7 + 1 = 393\)。同时，通道数也会被上采样2倍，最终增加到768。需要注意，所有池化操作以及分辨率下采样仅在数据序列上执行，不涉及class token embedding。

  在scale1 stage将MHPA的头数量设置为\(h = 1\)，随着通道数增加头数量（保持\(D/h=96\)）。在stage转移时，通过MLP前一stage的输出通道增加2倍，并且在下一stage开头对Q执行MHPA池化，其中\(s^{Q} = (1, 2, 2)\)。

  在MHPA block中使用\(\Theta_K \equiv \Theta_V\)的K、V池化，其中，scale1的步长为\(s^{K}=(1,8,8)\)。步长随着stage的分辨率缩小而减少，使得K、V在block间保持恒定的缩放比例。

Experiments

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Video Recognition

  在五个视频识别数据集上的主要结果对比，MViT均有不错的性能提升。

Image Recognition

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  在ImageNet上对比图像分类效果。

Conclusion

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  论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT，将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来，在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中，MViT均优于单尺度的ViT。

 

 

 

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