论文解读-目标检测算法Conformer

本文主要对目标检测算法Conformer进行讲述，本文逻辑结构和论文保持一致。
论文：Conformer: Local Features Coupling Global Representations for Visual Recognition
代码： https://github.com/pengzhilia...

摘要

1. 在卷积神经网络 (CNN) 中，卷积操作擅长提取局部特征，但难以捕获全局表示。
2. 在本文中，我们提出了一种称为 Conformer 的混合网络结构，以利用卷积运算和自注意力机制来增强表示学习。 Conformer 源于特征耦合单元 (FCU)，它以交互方式融合不同分辨率下的局部特征和全局表示。 Conformer 采用并发结构，最大限度保留局部特征和全局表征。
3. 在 ImageNet 上的性能比transformer（DeiT-B）高 2.3%。 在 MSCOCO 上，它在对象检测和实例分割方面的性能分别比 ResNet-101 高 3.7% 和 3.6%

研究背景

1. 卷积神经网络 (CNN)具有显着先进的计算机视觉任务，例如图像分类、对象检测和实例分割。 这在很大程度上归功于卷积操作，它以分层的方式收集局部特征作为强大的图像表示。 尽管在局部特征提取方面具有优势，但 CNN 难以捕捉全局表征，这通常对高级计算机视觉任务至关重要。 一个直观的解决方案是扩大感受野，但这可能需要更密集但具有破坏性的池化操作。
2. 最近，transformer 架构 已被引入视觉任务。 ViT 方法 通过分割每个图像成带有位置嵌入的patch来构建一个tokens，并应用级联transformer块来提取参数化向量作为视觉表示。 由于自注意力机制和多层感知器（MLP）结构，transformer反映了复杂的空间变换和长距离特征依赖性，构成了全局表示。 不幸的是，观察到视觉transformer忽略了局部特征细节，这降低了背景和前景之间的可辨别性。 一些改进的视觉转换器提出了一个标记化模块或利用 CNN 特征图作为输入标记来捕获特征相邻信息。 然而，关于如何将局部特征和全局表示精确地相互嵌入的问题仍然存在。

研究现状

1. 在深度学习时代，CNN可以被视为具有不同接收场的局部特征的分层集成。 不幸的是，大多数 CNNs擅长提取局部特征，但难以捕捉全局线索。

2. CNN： 为了缓解这种限制，一种解决方案是通过引入更深的架构和/或更多的池化操作来定义更大的感受野 。 空洞卷积方法 增加了采样步长，而可变形卷积 学习了采样位置。 SENet和 GENet 提出使用 global Avgpooling 来聚合全局上下文，然后用它来重新加权特征通道，而 CBAM 分别使用 global Maxpooling 和 global Avgpooling 在空间和通道维度上独立地细化特征。

   另一种解决方案是全局注意力机制 ，它在自然语言处理 中展示了捕获长距离依赖的巨大优势。 受非局部均值方法的启发，非局部操作 以自注意方式引入 CNN，以便每个位置的响应是所有（全局）位置的特征的加权和。 注意增强卷积网络将卷积特征图与自注意特征图连接起来，以增强卷积操作以捕获远程交互。 关系网络提出了一个对象注意模块，通过外观特征和几何形状之间的交互同时处理一组对象。

   尽管取得了进展，但将全局线索引入 CNN 的现有解决方案具有明显的缺点。 对于第一种解决方案，更大的感受野需要更密集的池化操作，这意味着较低的空间分辨率。对于第二种解决方案，如果卷积操作没有与注意力机制正确融合，局部特征细节可能会恶化。

3. Transformer： 作为一项开创性工作，ViT验证了纯Transformer架构在计算机视觉任务中的可行性。 为了利用长距离依赖性，transformer 块充当独立的架构或被引入 CNN 以进行图像分类、目标检测 、语义分割 、图像增强和图像生成。 然而，Transformers 经常忽略局部特征细节。 为解决这个问题，DeiT提出使用蒸馏token将基于 CNN 的特征转移到视觉transformer，而 T2T-ViT 提出使用tokenization模块将图像递归重组为考虑相邻像素的标记。 DETR 方法将 CNN 提取的局部特征馈送到转换器编码器-解码器，以串行方式对特征之间的全局关系进行建模。

   不幸的是，观察到视觉transformer忽略了局部特征细节，这降低了背景和前景之间的可辨别性。 一些改进的视觉transformer 提出了一个tokenization模块或利用 CNN 特征图作为输入token来捕获特征相邻信息。 然而，关于如何将局部特征和全局表示精确地相互嵌入的问题仍然存在。

研究内容

Overview

1. 卷积特征和patch embedding两种风格特征互相融合。在Conformer中，我们连续将transformer分支的全局上下文馈送到卷积特征图，以加强CNN分支的全局感知能力。 类似地，来自 CNN 分支的局部特征逐渐反馈到patch embedding中，以丰富transformer分支的局部细节。 这样的过程构成了相互作用。
2. Conformer 由一个主干模块、双分支、桥接双分支的 FCU 和用于双分支的两个分类器（一个 fc 层）组成。
3. 主干模块：主干模块是一个 7×7 卷积，步长为 2，然后是一个 3×3最大池化，步长为 2，用于提取初始局部特征（例如，边缘和纹理信息）。
4. 双分支：然后将它们馈送到双分支。 CNN 分支和transformer分支分别由N（例如12）个重复的卷积块和transformer 块组成。 这样的并发结构意味着CNN和transformer分支可以分别最大程度地保留局部特征和全局表示。
5. FCU： FCU 作为桥接模块，将 CNN 分支中的局部特征与transformer分支中的全局表示融合，见下图 （b）所示。 FCU 从第二个块开始应用，因为两个分支的初始化特征是相同的。 沿着分支，FCU 以交互方式逐步融合特征图和patch embedding。
6. 分类：最后，对于 CNN 分支，所有特征都被汇集并馈送到一个分类器。 对于transformer 分支，类token 被取出并馈送到另一个分类器。 在训练过程中，使用两个交叉熵损失来分别监督两个分类器。 损失函数的重要性根据经验设置为相同。 在推理过程中，将两个分类器的输出简单概括为预测结果
   

Network Structure

1. CNN分支: 上图（b）所示，CNN分支采用特征金字塔结构，特征图的分辨率随着网络深度的增加而降低，而通道数增加。 我们将整个分支分为 4 个阶段。 每个stage由多个卷积块组成，每个卷积块包含n个bottlenecks。 遵循 ResNet 中的定义，bottlenecks包含 1×1 卷积（减小通道数）、3×3 空间卷积、1×1 卷积（恢复通道数）以及输入和输出之间的残差连接。 实验中，n在第一个卷积块中设置为1，在随后的N-1个卷积块中满足≥2。

   transformer 通过一步将图像patch投影到向量中，导致局部细节丢失。 而在 CNN 中，卷积核滑动重叠的过特征图，这提供了保留精细局部特征的可能性。 因此，CNN 分支能够为transformer分支连续提供局部特征细节。

2. Transformer Branch: 类似ViT ，该分支包含N个重复的transformer块。 如上图(b) 所示，每个 Transformer 块由一个多头自注意力模块和一个 MLP 块组成。在每一层之前应用layernorm，并且在自注意力层和 MLP 块这两个层中都有残差连接 。我们将主干模块生成的特征图压缩成 14×14 的patch embedding，而没有重叠，通过线性投影层，这是一个步长为 4 的 4×4 卷积。 考虑到 CNN 分支（3×3 卷积）对局部特征和空间位置信息进行编码 ，不再需要位置嵌入。 这有助于提高下游视觉任务的图像分辨率。

3. FCU： 给定CNN分支中的特征图和transformer分支中的patch embedding，如何消除它们之间的错位是一个重要问题。 为了解决这个问题，我们建议 FCU 以交互方式将局部特征与全局表示连续耦合。

   一方面，我们必须意识到CNN和transformer的特征维度不一致。 CNN特征图的维度为C×H×W（C、H、W是通道、高度和宽度），而patch embeddings的形状为（K+1）×E，其中K、1和E分别表示图像块的数量、类别 token和embedding维度。 当馈送到transformer分支时，特征图首先需要通过 1×1 卷积来对齐patch embedding的通道数。 然后使用下采样模块（上图（a））完成空间维度对齐。最后，特征图添加patch embedding，如上图（b）所示。 当从transformer branch 反馈到CNN 分支时，patch embedding需要上采样（上图（a））以对齐空间尺度。 然后通过 1×1 卷积将通道维度与 CNN 特征图的维度对齐，并添加到 特征图中。同时，LayerNorm 和 BatchNorm 模块用于对特征进行正则化。

   另一方面，特征图和patch embedding之间存在显着的语义差距，即特征图是从局部卷积算子中收集的，而patch embedding与全局自我聚合。 注意力机制。 因此在每个块（除了第一个）中应用 FCU 以逐步填补语义空白。