ResNet被全面超越了！是那个Transformer干的，依图科技开源“可大可小”T2T-ViT，轻量版优于MobileNet...

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶

重磅干货，第一时间送达

作者丨Happy    审稿｜邓富城

转载自丨极市平台

极市导读

 

又一篇Transformer来了！本文在ViT方面进行了一次突破性探索，提出了首次全面超越ResNet，甚至轻量化版本优于MobileNet系列的T2T-ViT。 

Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet

代码链接：https://github.com/yitu-opensource/T2T-ViT

论文：https://arxiv.org/abs/2101.11986

本文是依图科技在ViT方面的一次突破性的探索。与之前ViT、Detr、Deit等不同之处在于：本文针对ViT的特征多样性、结构化设计等进行了更深入的思考，提出了一种新颖的Tokens-to-Token机制，用于同时建模图像的局部结构信息与全局相关性，同时还借鉴了CNN架构设计思想引导ViT的骨干设计。最终，仅仅依赖于ImageNet数据，而无需JFT-300M预训练，所提方案即可取得全面超越ResNet的性能，且参数量与计算量显著降低；与此同时，在轻量化方面，所提方法只需简单减少深度与隐含层维度即可取得优于精心设计的MobileNet系列方案的性能。强烈推荐各位同学研究一下该文。

前言

语言模型中主流的Transformer已经开始对CV任务开始了降维打击，比如目标检测中NETR，low-level任务中的IPT，图像分类任务中的ViT与DeiT等等。ViT方案首先将输入图像拆分为定长的tokens序列，然后采用多个Transformer层对其进行全局相关性建模并用于图像分类。但ViT背靠比ImageNet更大的训练取得了优于纯CNN的性能，但如果仅采用ImageNet的话，其性能反而不如CNN方案。

作者通过分析发现：(1) 输入图像的简单token化难以很好的建模近邻像素间的重要局部结构(比如边缘、线条等)，这就导致了少量样本时的低效性；(2) 在固定计算负载与有限训练样本约束下，ViT中的冗余注意力骨干设计限制了特征的丰富性。可参考下图：

ResNet50可以逐步捕获到期望的局部结构(比如边缘、线条、纹理等)，然而ViT的结构建模信息较差，反而全局相关性被更好的获取。与此同时，可以看到：ViT的特征中存在零值，这导致其不如ResNet高效，限制了其特征丰富性。

为克服上述局限性，作者提出了一种新的Tokens-to-Token Vision Transformer，T2T-ViT，它引入了(1) 层级Tokens-to-Token变换通过递归的集成近邻Tokens为Token将渐进的将图像结构化为tokens，因此局部结构可以更好的建模且tokens长度可以进一步降低；(2) 受CNN架构设计启发，设计一种高效的deep-narrow的骨干结构用于ViT。

相比标准ViT，所提T2T-ViT的参数量与MACs可以减低200%，并取得2.5%的性能提升(注仅用ImageNet从头开始训练)；所提T2T-ViT同样取得了优于ResNet的性能，比如，在ImageNet数据集上，T2T-ViT-ResNet50取得了80.7%的Top1精度。可参考下图。

总而言之，本文的主要贡献包含以下几个方面：

• 首次通过精心设计Transformer结构在标准ImageNet数据集上取得了全面超越CNN的性能，而无需在JFT-300M数据进行预训练；

• 提出一种新颖的渐进式Token化机制用于ViT，并证实了其优越性，所提T2T模块可以更好的协助每个token建模局部重要结构信息；

• CNN的架构设计思想有助于ViT的骨干结构设计并提升其特征丰富性、减少信息冗余。通过实验发现：deep-narrow结构设计非常适合于ViT。

T2TViT方法简介

前面对ViT存在的问题以及本文的主要改进思路进行了简单的介绍，接下来我们将着重针对本文所提的T2T、deep-narrow骨干设计进行重点介绍与分析。

Tokens-to-Token

Tokens-to-Token(T2T)模块旨在克服ViT中简单Token化机制的局限性，它采用渐进式方式将图像结构化为token并建模局部结构信息；而Tokens的长度可以通过渐进式迭代降低，每个T2T过程包含两个步骤：Restructurization与SoftSplit，见下图。

Re-structurization

如上图所示，给定Tokens序列T，将通过自注意力模块对齐进行变换处理，可以描述为：

注：MSA表示多头自注意力模块，MLP表示多层感知器。经过上述变换后，Tokens将在空间维度上reshape为图像形式，描述如下：

注：Reshape表示将 转换为 。

Soft Split

正如上图所示，在得到重结构化图像I后，作者对其进行软拆分操作以建模局部结构信息，降低Tokens长度。为避免图像到tokens过程中的信息损失，将图像拆分为重叠块，也就是说：每个块将与近邻块之间构建相关性。每个拆分块内的Token将通过Concat方式变换为一个Token(即Tokens-to-Token)，因此可以更好的建模局部信息。作者假设每个块大小为 ，重叠尺寸为s，padding为p，对于重建图像 ，其对应的输出Token 可以表示为如下尺寸：

注：每个拆分块尺寸为 。最后将所有块在空域维度上flatten为Token 。这里所得到的输出Token将被送入到下一个T2T处理过程。

T2T module

通过交替执行上述Re-structurization与Soft Split操作，T2T模块可以逐渐的减少Token的长度、变换图像的空间结构。T2T模块可以表示为如下形式：

对于输入图像 ，作者采用SoftSplit操作将其拆分为Token： 。在完成最后的迭代后，输出Token 具有固定IG长度，因此T2T-ViT可以在 上建模全局相关性。

另外，由于T2T模块中的Token长度要比常规形式的更大，故而MAC与内存占用会非常大。为克服该局限性，在T2T模块中，作者设置通道维度为32(或者64)以降低MACs。

T2T-ViT Backbone

由于ViT骨干中的不少通道是无效的，故而作者计划设计一种高效骨干以降低冗余提升特征丰富性。T2T-ViT将CNN架构设计思想引入到ViT骨干设计以提升骨干的高效性、增强所学习特征的丰富性。由于每个Transformer具有类似ResNet的跳过连接，一个最直接的想法是采用类似DenseNet的稠密连接提升特征丰富性；或者采用Wide-ResNet、ResNeXt结构改变通道维度。本文从以下五个角度进行了系统性的比较：

• Dense Connection，类似于DenseNet；

• Deep-narrow vs shallow-wide结构，类似于Wide-ResNet一文的讨论；

• Channel Attention，类似SENet；

• More Split Head，类似ResNeXt；

• Ghost操作，类似GhostNet。

结合上述五种结构设计，作者通过实验发现：(1) Deep-Narrow结构可以在通道层面通过减少通道维度减少冗余，可以通过提升深度提升特征丰富性，可以减少模型大小与MACs并提升性能；(2) 通道注意力可以提升ViT的性能，但不如Deep-Narrow结构高效。

基于上述结构上的探索与发现，作者为T2T-ViT设计了Deep-Narrow形式的骨干结构，也就是说：更少的通道数、更深的层数。对于定长Token ，将类Token预期Concat融合并添加正弦位置嵌入(Sinusoidal Position Embedding, SPE)，类似于ViT进行最后的分类：

T2T-ViT Architecture

上图给出了T2T-ViT的网络结构示意图，它包含T2T模块与T2T骨干两部分。上图给出了n=2的结构示意图(即n+1=3个soft split，n个Re-structurization)。每个Soft Split的块大小分别为[7,3,3]，重叠为[3,1,1]。

为更好的与常见手动设计CNN进行对比，作者设计了不同复杂度的T2T-ViT模型，见上表。比如对标ResNet50的T2T-ViT-14，对标ResNet101的T2T-ViT-19，对标ResNet152的T2T-ViT-24，对标MobileNetV1、MoblieNetV2的T2T-ViT-7，T2T-ViT-10，T2T-ViT-12。

实验

为更好说明所提方案的有效性，将其与ViT进行了对比，结果见下表。从表中数据可以看到：相比ViT，所提方案具有更少的参数量、MAC，但取得了更高的性能。

下表给出了所提方案与ResNet的对比。从中可以看到：在相同模型大小与MACs约束下，所提方案能够以1%-2.5%的性能优势超过ResNet。

与此同时，本文还给出了所提方案与轻量化网络MobileNet系列的对比，见下表。可以看到：在轻量化网络层面，所提方案可以取得比MobileNet系列更好的性能。注：由于MobileNet系列采用了高效卷积(Depthwise)操作导致其计算量要比T2T-ViT稍低，而T2T-ViT的设计则更为简单，只需要调整深度、隐含层维度即可得到不同计算量的模型。

最后还给出了不同CNN结构设计思想在T2T-ViT的性能对比，见下表。

从上表可以看到：

• 无论是SE还是Deep-Narrow结构有益于T2T-ViT，但Deep-Narrow结构设计更为有效;

• 稠密连接会损害ViT和T2T-ViT的性能；

• SE有助于提升ViT与T2T-ViT的性能；

• ResNeXt结构与ViT与T2T-ViT的影响非常小，几乎可以忽略；

• Ghost可以进一步压缩T2T-ViT的模型大小、降低MACs，但会造成性能的下降。

最后的最后，本文还对所提T2T模块与Deep-Narrow结构设计进行了消融分析，结果见上表。从中可以看到：(1) T2T模块比卷积更优，这是因为它可以同时建模全局相关性与结构信息；(2) 相比Shallow-Wide结构，Deep-Narrow结构可以带来2.9%的性能提升。

全文到此结束，更多消融实验分析建议好看原文，笔者强烈建议对Transformer感兴趣的同学研究一下该文，文中不少思想值得各位思考与借鉴。

代码

开源的才是好工作，在paper放出来之前先开源的更是好工作。就在昨天，依图科技就将T2T-ViT相关code与预训练模型在github上进行了开源。

在CVer公众号后台回复：T2TViT，即可获得上述论文、code以及预训练模型下载链接。

CV资源下载

后台回复：Transformer综述，即可下载两个最新的视觉Transformer综述PDF，肝起来！

重磅！CVer-Transformer交流群成立

扫码添加CVer助手，可申请加入CVer-Transformer方向 微信交流群，也可申请加入CVer大群，细分方向已涵盖：目标检测、图像分割、目标跟踪、人脸检测&识别、OCR、姿态估计、超分辨率、SLAM、医疗影像、Re-ID、GAN、NAS、深度估计、自动驾驶、强化学习、车道线检测、模型剪枝&压缩、去噪、去雾、去雨、风格迁移、遥感图像、行为识别、视频理解、图像融合、图像检索、论文投稿&交流、Transformer、PyTorch和TensorFlow等群。

一定要备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称（如Transformer+上海+上交+卡卡），根据格式备注，才能通过且邀请进群

▲长按加微信群

▲长按关注CVer公众号

整理不易，请给CVer点赞和在看！