重磅开源！87.5%准确率！十字形注意力的CSWin Transformer

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作者丨小马

转载自丨极市平台

导读

 

本文提出了十字形状的自注意力机制，能够在水平和垂直两个方向上同时计算注意力权重。在没有额外数据预训练的情况，CSWin-B能达到85.4%的top-1准确率，用ImageNet-21K预训练时，能够达到87.5%的top-1准确率。

写在前面

本文工作的出发点和目前大多数的ViT的出发点非常相似，都是为了解决Self-Attention（SA）的计算复杂度和输入特征大小呈平方的关系，导致对于一些细粒度的任务（e.g. 目标检测、实例分割）不太友好。解决这一问题的最直接的方法就是引入局部Attention，但是在只有局部注意力的情况下，每个block的信息不能交互，会导致模型性能的下降，目前解决这一问题的方法有Halo[1]和Shift Window[2]。本文提出了十字形状的自注意力机制，能够在水平和垂直两个方向上同时计算注意力权重。

除此之外，作者还提出了一种局部增强的位置编码，相比于以前的位置编码，本文提出的位置编码有两个好处：1）能够适应不同大小的输入特征；2）具有更强的局部假设偏置。

作者在ImageNet上进行实验，在没有额外数据预训练的情况，CSWin-B能达到85.4%的top-1准确率，用ImageNet-21K预训练时，能够达到87.5%的top-1准确率。此外，作者还在目标检测和语义分割任务上进行了实验，都取得了非常好的效果。

1. 论文和代码地址

CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped Windows

论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.00652

代码地址（于15小时前刚刚开源）：

https://github.com/microsoft/CSWin-Transformer

2. Motivation

众所周知，由于SA的时间复杂度和输入特征的大小成平方关系，因此ViT对于一些需要高分辨率的任务，在计算上是效率不高的。因此Local Attention被提出来解决这个问题，并且用Halo、Shift等操作来交互相邻窗口的位置信息，但是这样的操作使得模型的感受野是慢慢扩大的，因此需堆积很多层之后才能获取全局的注意力，而比较大的感受野对于检测、分割等任务又是非常重要的。那么怎么才能保持计算量在比较低的情况下，获取更大的感受野呢？

所以本文作者就提出了一个十字形状的自注意力（Cross-Shaped Window (CSWin) self-attention），能够并行的计算横向和纵向的注意力。

如上图所示，CSWin的感受野是和(b),(c),(d),(e)不同的，并且本文的方法在计算不同方向attention的时候是并行的，而(c),(e)计算不同区域attention的时候是串行的，这就会引入额外的计算量和参数量。

Noting：个人觉得其实本文的结构跟(e)的结构非常相似，都是捕获横向和纵向的注意力，不同的是本文用了一半的head捕获横向注意力，另一半的head捕获纵向注意力，但是e的结构是先捕获横向注意力、再捕获纵向注意力，后面的操作是基于前面的操作，所以不能够并行计算，这就导致模型的计算时间会变长。

除此之外，作者还引入了一个能够适应不同大小输入特征的相对位置编码（Locally-enhanced Positional Encoding (LePE)），用卷积来加强局部偏置，并直接加到SA的结果后面，来减少计算量。

3. 方法

3.1. Overall Architecture

本文的模型结构如上图所示，整个结构和Swin Transformer非常相似（Swin-T的结构如下图所示）。

首先在token embedding的时候，作者采用了带重叠的卷积（步长为5，卷积核大小为7x7）来获得 的patch token，之前也有工作[3]证明带重叠的卷积会比不重叠的卷积效果要好。每个CSwin Transformer Block进行上图（右）的操作。之后，为了减少计算量和获取更大感受野，在每一个stage之后，作者又用了带重叠的卷积（步长为2，卷积核大小为3x3），将特征缩小为原来的1/2。

相比于其他ViT结构，CSwin Transformer主要有两点不同：1）将SA替换成了SCWin Self-Attention；2）提出了一个新的位置编码算法，引入局部假设偏置，并能够和SA模块并行计算。

3.2. Cross-Shape Window（SCWin） Self-Attention

由于HaloNet、Swin Transformer都能够的感受野都是慢慢扩大，因此获取全局注意力之前需要经过很多层。为了扩大attention的区域，更加有效的获取全局注意力，本文提出了一个十字形状的attention。

如上图所示，作者将attention的所有head分为两部分，一部分用来捕获横向的注意力（attention区域为： ），另一部分用来捕获纵向的注意力（attention的区域为： ），其中 为超参数，在不同的stage中sw是不一样的。

Noting：

为什么每个stage的sw是不一样的？

因为SWin每个stage之后都进行了降采样，所以越到后面的stage，特征的H和W会越来越小。作者在前面的stage中采用了较小的sw，后面的stage中采用较大的sw。

个人觉得这么做主要有两方面的原因：

1）第一，前期H和W较大，如果sw也比较大，那就会导致计算量很大，极端情况下，sw=H或者sw=W，那就相当于直接进行了全局的SA，导致计算量爆炸。因此作者在前期H、W较大的时候，用较小的sw来限制计算量；后期等H、W比较小的时候，在用比较大的sw来扩大感受野。

2）第二，前面的Stage是用来获取局部的attention（这里指宽度较小的十字），后面的stage用获取全局的attention。（但是个人感觉如果这么做的话，就和作者提的Motivation有点冲突了，因为其他ViT结构的由局部慢慢变成全局注意力，如果前面的stage用较小的sw，那么前期也只能捕获局部注意力（十字形的局部），所以就跟其他结构一样是从局部到全局的一个过程。

3.3. 计算复杂度分析

CSWin的计算复杂度如上面的公式，由三部分组成：4个FC的复杂度，计算横向attention的复杂度，计算纵向attention的复杂度。作者在每个stage取的sw分别为[1,2,7,7]，前面sw较小，后面sw较大，使得CSWin的感受野能够逐步变大，并且计算量也能控制在一个可以接受的范围内。

3.4. 局部增强的位置编码

SA具有排列不变性（不同排列的输出结果是一样的），为了弥补SA的这个缺陷，通常会在Transformer上加入位置编码。

APE/CPE（上图左）是在进行SA之前就加入了位置信息，RPE（上图中）是在计算权重矩阵的过程中加入相对位置信息。作者采用了一种更加直接的方式进行了位置信息编码：直接将位置信息加入到Value中，然后将结果加到SA的结果中。

如上面的公式所示，作者为了减少计算量，只捕获了局部的注意力，所以用了一个Depth-wise Conv对value进行卷积，然后将结果加入到了SA的结果中。

（这么做一方面是能够加入相对位置信息，另一方面还引入了局部的假设偏置，来提高模型的泛化能力。）

3.5.  CSWin Transformer Block

CSWin Transformer block的结构和其它ViT的结构都非常相似，不同的只是加了局部增强的位置编码，将注意力机制换成了十字形状的Self-Attention。可以用公式表示成：

根据参数量和计算量，注意这个提出了CSWin-T的四个实例化变种，配置如下：

4.实验

4.1.  ImageNet-1K Classification

如上图所示，在没有预训练的情况下，CSWin-T能够用相似的计算量和参数量，比其他的ViT和CNN结构达到更好的效果。

在用ImageNet-21K预训练的情况SCWin-L能够达到87.5%的准确率

4.2. COCO Object Detection

在COCO数据下，使用Mask R-CNN的框架，CSWin的能够取得不错的效果。

使用CascadeMask R-CNN的框架，CSWin依旧能够超过SWin-T和ResNeXt。

4.3. ADE20K Semantic Segmentation

在语义分割任务上，本文也能比Swin-Transformer高出比较多的性能。

4.4. 消融实验

可以看出逐步增大sw、并行的SA、用层数较多通道较少的结构、用重叠的卷积，这些trick能够提升网络的性能。

本文提出的十字形注意力、局部增强的位置编码，都能有效提升在检测、分割任务上的性能。

5. 总结

CSWin最大的不同就是引入了一个十字形状的注意力，看似和VOLO、CoAtNet、Focal SA有很大的不同，但本质上作者在进行下采样和局部增强的位置编码时，都用的是卷积，在这个过程中还是引入了局部假设偏置，所以本质上这还是一篇“SA全局建模+局部假设偏置”的文章，从这一点上说就和上面提到的文章很像了，只是实现方式不一样。（从实验结果看，LePE对模型性能的提升还是非常大的，这也可以间接说明，局部偏置对于CV任务的重要性）

但是这篇文章很有意思的一点是，将head进行了分组，不同组进行计算不同方向（区域）的注意力，由于是并行计算的，所以并不需要额外的计算时间和参数。作者在这篇文章中只是将这些head分为两组，那分为更多组，每个组还是关注不同的区域，那样感受野就会更大，对模型的性能是否还会有进一步的提升呢？

参考文献

[1]. Vaswani, Ashish, et al. "Scaling local self-attention for parameter efficient visual backbones." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2021.

[2]. Liu, Ze, et al. "Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows." arXiv preprint arXiv:2103.14030 (2021).

[3]. Xiao, Tete, et al. "Early Convolutions Help Transformers See Better." arXiv preprint arXiv:2106.14881 (2021).

本文亮点总结

1.首先在token embedding的时候，作者采用了带重叠的卷积（步长为5，卷积核大小为7x7）来获得 的patch token。之后，为了减少计算量和获取更大感受野，在每一个stage之后，作者又用了带重叠的卷积（步长为2，卷积核大小为3x3），将特征缩小为原来的1/2。

2.APE/CPE是在进行SA之前就加入了位置信息，RPE是在计算权重矩阵的过程中加入相对位置信息。作者采用了一种更加直接的方式进行了位置信息编码：直接将位置信息加入到Value中，然后将结果加到SA的结果中。

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