【深度学习】Vision Transformer in CV

https://github.com/dk-liang/Awesome-Visual-Transformer

https://github.com/IDEACVR/awesome-detection-transformer

本文主要包含跟Transformer相关的CV文章，用简短的话来描述一下涉及到文章的核心idea。可以看作是vision transformer的idea集，查漏补缺使用。需要精读的文章前面加了*号。

Image Classification

Uniform-scale

*ViT [paper] [code]

最简洁的Vision Transformer模型，先将图片分成16x16的patch块，送入transformer encoder，第一个cls token的输出送入mlp head得到预测结果。

*DeiT [paper] [code]

在ViT的基础上增加了一个distillation token，巧妙的利用distillation token提升模型精度。

T2T-ViT [paper] [code]

将ViT的patch stem改成重叠的滑窗形式，增强patch之间的信息交流。

Conformer [paper] [code]

设计了一个CNN和Transformer双分支结构，利用FCU模块进行两个分支的信息交流，推理的时候使用两个分支的输出取平均进行预测。

TNT [paper] [code]

在ViT的基础上，对每个patch进一步切分，用嵌套的方式提升每个patch对于局部区域的特征表达能力，然后将局部提升后的特征和patch特征相加送入下一个transformer block中。

XCiT [paper] [code]

XCiT通过置换q和k的计算，从tokens做self-attention转变成channels纬度做self-attention(也就是通道的协方差计算)，复杂度从平方降到了线性。

DeepViT [paper]

DeepViT发现随着深度的增加，ViT的self-attention会出现坍塌现象，DeepViT提出用Re-Attention来替代Self-Attention可以避免坍塌，可以训练更深的ViT，Re-Attention在MHSA之后增加了一个可学习的Matrix Transformation。

*Token Labeling ViT [paper] [code]

为了增加ViT对于局部区域的定位和特征提取能力，token labeling在每个patch的输出都增加一个局部监督，token label通过一个预训练过的特征提取器获得(本文可以看成是AutoEncoder+CLS的预训练方法)。由于需要一个额外的特征提取器，所以需要更多的计算资源(可以用MaskFeat的方法改进)。

SoT [paper] [code]

对patch输出的word token进行协方差池化，然后和cls token的输出进行融合，提高分类对局部区域的感知能力。

DVT [paper]

DVT提出每个图片应该有自己独有的token数量，于是设计了一个级联tokens数量逐渐增加的多个transformer，推理的时候可以从不同级的transformer判断输出。

DynamicViT [paper] [code]

通过一个预测模块来决定token的重要程度，剪枝掉少量不重要的token，将剩余的token送入下一个block中。

PSViT [paper]

为了减少ViT计算上的冗余，PSViT提出token pooling和attention sharing两个操作，其中token pooling用来减少token的数量，attention sharing作用在相关性较强的相邻层上。

*TokenLearner [paper] [code]

利用spatial attention来提取出最重要的token信息，减少token数量。

Evo-ViT [paper]

增加一个representative token，通过global class attention evolution来判断patch token的重要程度，重要程度高的送入block中缓慢更新，重要程度低的和representative token(由placeholder token得到)残差更新。其中vanilla transformer block的MSA输出和global cls attention相加得到重要性权重。

AugViT [paper] [code]

为了避免ViT出现模型坍塌现象，AugViT设计了一个augmented shortcuts结构。具体地，在MSA结构上并行增加两个分支，一个分支做shortcut操作，另一分支对每个patch做augmentation来增加特征表达的多样性，最后将三个分支的输出相加到一起。

CrossViT [paper] [code]

将两种不同数量的patch序列分别送入encoder中，然后通过cross-attention对两个分支的cls token和patch token同时进行融合，最后将两个分支的cls token位置的输出结果进行融合。

AutoFormer [paper] [code]

AutoFormer动态的搜索transformer中每一层的embedding纬度、head的数量、MLP比例和QKV纬度。

*CPVT [paper] [code]  

CPVT设计了一个PEG结构来替代PE(positional encoding)，PEG通过feature token生成得到。

V-MoE [paper]

V-MoE用Sparse MoE来替换ViT中的MLP结构。Sparse MoE中的每个MLP分别保存在独立的device上，并且处理相同固定数量的tokens。

DPT [paper] [code]

DPT设计另一个可形变的patch选取方式。

*EViT [paper]

EViT通过计算每个patch token和cls token的相关性来决定重要程度，重要程度高的直接送入FFN，重要程度低的融合成一个token。

Multi-scale

*SwinTv1 [paper] [code]  

*SwinTv2 [paper]

为了更好的应用于det、seg等下游任务，需要对ViT进行多尺度设计。SwinT通过patch merging减少token的数量，另外设计了W-MSA结构，只对windows内的patch进行self-attention计算来降低计算量，为了增加不同windows之间的信息传递，设计了SW-MSA结构。

为了更好的扩大SwinT的模型容量和window的分辨率，SwinTv2重新设计了block结构。

1. 用post-norm替代pre-norm

2. 用cosine attention替代dot product attention

3. 用log-spaced continuous relative position替代parameterized relative position

1和2使得SwinT更容易扩大模型容量，3使得SwinT更容易跨window分辨率迁移。

*PVTv1 [paper] [code]

*PVTv2 [paper]

PVT设计了一个多stage的多尺度架构，为了做stage之间的下采样，将MHSA改造成SRA，SRA中的K和V都下采样R^2倍。

PVTv2在PVTv1的基础上做了三点改进：

1. 将SRA的下采样conv替换成average pooling

2. 将不重叠的patch embedding替换成重叠的patch embedding

3. 移除position encoding，并且在FFN中增加一个dwconv

1可以将PVT计算量降到线性，2可以获得更多局部连续的特征，3可以处理任意尺寸的图像。

*Twins [paper] [code]

Twins沿用PVT的整体架构，并且用CPVT中的PEG来替代PE，同时将transformer block堆叠设计成global attention和local attention交替使用的形式，并且为了减少计算量，global attention将重要信息总结成mxn个表示，同时每个表示和其他sub-windows进行信息交流。

CoaT [paper] [code]

CoaT设计了一个co-scale机制，通过一系列串行和并行的block来预测结果，同时设计了一个Conv-Attention结构来替代MHSA，用一个dwconv来得到position encoding，另一个dwconv来得到relative position encoding。

CvT [paper] [code]

CvT去掉position encoding，用conv同时替换掉token embedding和MHSA中的QKV projection，通过conv来引入位置信息。

Shuffle Transformer [paper] [code]

通过shuffle和unshuffle操作，来增加token之间的信息交流。

Focal Transformer [paper] [code]

改变SwinT的划分windows的方式，每个query patch对应三种粒度的windows尺寸，如图所示。将W-MSA替换成Focal Self-Attention整体架构和SwinT保持一致。

CSWinT [paper] [code]

改变SwinT的划分windows的方式，每个query patch通过两个并行分支做self-attention，并且kv从dynaic stripe window中取。

*MViT [paper] [code]

MViT通过对XQKV池化进行下采样构建金字塔架构。

Hybrid ViTs with Convolutions

LeViT [paper] [code]

LeViT的patch embedding设计成4个conv3x3堆叠，同时下采样的self-attention对Q进行下采样。

localViT [paper] [code]

FC和1x1conv等效，在FFN中增加一个3x3的DWConv就变成了图c，输入输出增加Img2Seq和Seq2Img的操作。

ResT [paper] [code]

ResT在MHSA中增加DWConv降低KV的纬度，另一个conv用来增加不同head的信息交流。

NesT [paper]

NesT通过最大池化对patch进行聚合。

CoAtNet [paper]

通过交替堆叠depthwise conv和self-attention来设计架构。

BoTNet [paper]

模仿ResNet的bottleneck，将Transformer的block设计成bottleneck的形式，一个bottleneck由1x1conv、MHSA、1x1conv堆叠而成。

ConViT [paper]

ConViT设计了一个GPSA，只对patch token进行操作，并且引入了位置信息。10个GPSA堆叠之后接2个SA。

MobileViT [paper]

MobileViT通过堆叠MobileNetv2 block和MobileViT block构成。

CeiT [paper]

CeiT设计了一个局部增强的LeFF结构，只对patch token部分做linear projection和depth-wise conv。

CMT [paper]

CMT设计了一个CMT block，如图所示。

Object Detection

CNN backbone

*DETR [paper] [code]

DETR是第一个使用Transformer做目标检测的算法。图片先通过CNN提取特征，然后和positional encoding相加送入transformer，最后通过FFN预测结果。其中decoder部分需要设置object queries，并行输出预测结果，训练的时候pred和target通过双边匹配算法进行匹配。

*UP-DETR [paper]

为了对DETR进行预训练，UP-DETR处理了两个关键问题：

1. 为了进行分类和定位对多任务训练，UP-DETR固定住预训练过的backbone和对patch特征进行重建来保留transformer的判别力。

2. 为了对多个patch进行定位，不同queries设置不同的区域和大小。UP-DETR设计了两种预训练方式，一种是single-query，另一种是multi-query。对于multi-query设计了object query shuffle和attention mask操作来解决query patches和object queries对齐问题。

DETReg [paper] [code]

上图是DETReg的整体框架。给定一张图片x，使用DETR得到embeddings v，总共设计了三个分支，一个分支预测box，一个分支预测embdding，还有一个分支预测目标分数cat。伪gt区域提议label通过selective search得到，伪gt目标embedding通过自监督算法SwAV得到，proposal的目标分数都设置为1。通过双边匹配将预测proposal和伪label进行匹配，不匹配的预测proposal分数用0填充。

SMCA [paper] [code]

SMCA设计了一个Spatially Modulated Co-Attention组件来加快DETR的收敛速度，具体地，decoder的每个query先做一个spatial prior，然后和key进行co-attention。另外SMCA还设计来一个Multi-Scale Self-Attention来进一步提升精度。

*Deformable DETR [paper] [code]

Deformable DETR结合了deformable conv的稀疏空间采样和transformer的相关性建模能力的优点。提出的deformable attention module用一些采样位置作为重要的key元素，并且Deformable DETR将该谋爱拓展到multi-scale上。

Anchor DETR [paper] [code]

Anchor DETR在decoder部分设计了基于anchor points的object queries，并且row-column decoupled attention来替代MHSA，降低计算复杂度。

*Conditional DETR [paper] [code]

Conditional DETR将content queries和spatial queries独立开，使得各自关注于content attention weights和spatial attention weights，加快训练的收敛速度。

*TSP-FCOS [paper]

本文实验观察发现，影响DETR收敛速度的主要原因是cross-attention和双边匹配的不稳定。于是本文提出只使用transformer的encoder，其中TSP-FCOS设计了一种FoI Select来选择特征。并且还设计来一种新的双边匹配算法来加快收敛。

PnP-DETR [paper] [code]

PnP-DETR设计了两种采样方式来降低计算复杂度，poll sampler和pool sampler，poll sampler对feature map对每个位置预测分数，然后挑选出fine的特征，通过pool sampler对coarse特征进行聚合。

D^2ETR [paper]

D^2ETR去掉了DETR的encoder部分，同时在backbone部分对不同stage的特征进行融合操作。

Sparse DETR [paper] [code]

Sparse DETR通过Deformable cross-attention得到binarized decoder cross-attention map(DAM)，用来作为scoring network的监督信号，预测出token的重要程度，并且只保留top-p%的token进行训练。

*Efficient DETR [paper]

Efficient DETR通过预测结果来初始化object queries，具体地，选取top-K个位置的feature当作object queries，位置当作reference points，k组embedding送入decoder进行稀疏预测，最终Efficient DETR只需要一个decoder就能超过DETR 6个decoder的精度。

Dynamic DETR [paper]

Dynamic DETR的dynamic encoder部分引入SE然后用deformable self-attention来提取多尺度特征，dynamic decoder部分引入可学习的box encoding，然后对encoder的特征做roi池化，最后和decoder的中间层embedding做相乘。

*DAB-DETR  [paper] [code]

DAB-DETR直接动态更新anchor boxes提供参照点和参照anchor尺寸来改善cross-attention的计算。

*DN-DETR [paper] [code]

DN-DETR在DAB-DETR的基础上，增加来一个denoising辅助任务，从而避免训练前期双边匹配的不稳定，加快收敛速度。

*DINO [paper] [code]

DINO在DN-DETR的基础上引入了三点改进：

1. 增加了一个新的辅助任务contrastive denoising training，在相同的gt box添加两种不同的noise，noise小的当作正样本，noise大的当作负样本。

2. 提出mixed query selection方法，从encoder的输出中选择初始anchor boxes作为positional queries。

3. 提出look forward twice方法，利用refined box信息来帮助优化前面层的参数。

Pure Transformer

Pix2Seq [paper]

Pix2Seq直接把目标检测任务当成是序列任务，将cls和bbox构建成序列目标，图片通过Transformer直接预测序列结果。

YOLOS [paper] [code]

YOLOS只使用transformer encoder做目标检测，模仿vit在encoder部分设置det token，在输出部分接MLP预测出cls和bbox。

FP-DETR [paper]

FP-DETR只使用transformer encoder部分，先使用cls token来做pre-training，然后替换成visual prompts来做fine-tuning。其中visual prompts由query content embedding和query positional embedding相加得到。

Instance segmentation

SOTR [paper] [code]

SOTR在FPN backbone的基础上最小修改构建的。将多尺度的feature map加上positional embedding送入transformer模型中，通过cls head和kernel head预测出instance cls和dynamic conv，另一个分支对多尺度特征进行上采样融合得到，最后和dynamic conv想乘得到不同instance cls的区域。

panoptic segmentation

Max-DeepLab [paper] [code]

Max-DeepLab设计了两个分支pixel path和memory path，两个分支在dual-path tansformer中进行交互，最终pixel path预测出mask，memory path预测出cls。

*MaskFormer  [paper] [code]

*Mask2Former [paper] [code]

MaskFormer提出将全景分割看成是mask分类任务。通过transformer decoder和MLP得到N个mask embedding和N个cls pred。另一个分支通过pixel decoder得到per-pixel embedding，然后将mask embedding和per-pixel embedding相乘得到N个mask prediction，最后cls pred和mask pred相乘，丢弃没有目标的mask，得到最终预测结果。

Mask2Former在MaskFormer的基础上，增加了masked attention机制，另外还调整了decoder部分的self-attention和cross-attention的顺序，还提出了使用importance sampling来加快训练速度。

Image Segmentation

semantic segmentation

SETR [paper] [code]

SETR用ViT/DeiT作为backbone，然后设计了两种head形式：SETR-PUP和SETR-MLA。PUP将backbone输出的feature reshape成二维形式，然后不断的上采样得到最终的预测结果；MLA将多个stage的中间feature进行reshape，然后融合上采样得到最终的预测结果。

SegFormer [paper] [code]

SegFormer设计了一个encoder-decoder的分割框架，其中transformer block由Efficient Self-Attn、Mix-FFN、Overlap Patch Merging构成。Efficient Self-Attn对K进行下采样，Mix-FFN额外使用了conv。

Segmenter [paper] [code]

Segmenter设计了类别无关的cls token，最后预测的时候分别和patch token进行点乘，最后reshap成二维图像。

U-Net Transformer [paper]

TransUNet [paper] [code]

Swin-Unet [paper] [code]

在U-Net结构中引入Transformer

P2T [paper]

用对KV做池化的MHSA做下采样。

HRFormer [paper]

HRFormer的block由local-window self-attention和FFN组成。

往期精彩回顾




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