ATC：多快好省，无参数token reduction方法 | ECCV'24

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论文: Agglomerative Token Clustering

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.11923
• 论文代码：https://github.com/JoakimHaurum/ATC

创新点

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• 提出了层次token聚类（Agglomerative Token Clustering，ATC），这是一种新型的无参数层次合并的token减少方法。
• 基于ATC，在图像分类、图像合成，以及目标检测和分割任务上实现了最先进的性能，超越了所有其他token减少方法，包括基于合并的和基于修剪的token减少方法。
• 在图像分类和目标检测与分割任务中，ATC可以在未经过任何微调的情况下（即开箱即用），达到与之前微调的最先进性能相当的效果。

内容概述

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层次token聚类（Agglomerative Token Clustering，简称ATC）是一种新型的token合并方法，在图像分类、图像合成以及目标检测与分割任务中始终优于以往的token合并和修剪方法。ATC通过自下而上的层次聚类来合并簇，而无需引入额外的可学习参数。

在所有任务中，ATC都实现了最先进的性能。在不进行微调的情况下，甚至可以与之前的最先进技术相媲美。ATC在低保留率下尤其有效，此场景仅保留了少量的token，而保持任务性能尤其困难。

层次token聚类

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与之前的token合并方法类似，ATC的目标是合并冗余token，同时保持或提升ViT模型的性能。在ViT块的自注意力和多层感知机（MLP）模块之间插入token合并操作，这与之前的基于合并的方法是一致的，比如ToMe。

层次聚类是一种经典的自下而上的层次聚类方法，其中每个元素最初都是其自身的聚类。通过根据某种连结函数和距离度量 \(D(\cdot)\) 迭代比较聚类，将两个最接近的聚类在每次迭代中合并。这一过程会持续进行，直到满足某个停止标准，例如所需聚类的数量（形成静态缩减方法），或者聚类之间的最小距离（形成动态缩减方法）。

论文考虑静态缩减场景，使用余弦距离作为距离度量 \(D(\cdot)\) ，并使用自注意力模块的键作为token特征。连结函数的选择对元素的聚类方式会有很大影响，主要有三种最常见的连结函数：单个，完整和平均。

\[\begin{equation}
D(I,J)^{\text{single}} = \min_{i\in I,\ j\in J} D(i,j)
\end{equation}
\]

\[\begin{equation}
D(I,J)^{\text{complete}} = \max_{i\in I,\ j\in J} D(i,j)
\end{equation}
\]

\[\begin{equation}
D(I,J)^{\text{average}} = \frac{1}{|I||J|}\sum_{i\in I}\sum_{j\in J}D(i,j)
\end{equation}
\]

其中 \(I\) 和 \(J\) 是包含元素 \(i \in I\) 和 \(j \in J\) 的聚类。

在达到停止标准之后，对每个聚类中的token进行平均，以获得更新的聚类表示。然而，随着token的合并，它们代表的不止一个输入图像块。为了更好地利用能够捕捉更大空间范围的token，使用加权平均作为聚类表示，并在自注意力模块中使用成比例的注意力。

主要实验

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