CvT：微软提出结合CNN的ViT架构 | 2021 arxiv

CvT将Transformer与CNN在图像识别任务中的优势相结合，从CNN中借鉴了多阶段的层级结构设计，同时引入了Convolutional Token Embedding和Convolutional Projection操作增强局部建模能力，在保持计算效率的同时实现了卓越的性能。此外，由于卷积的引入增强了局部上下文建模能力，CvT不再需要position Embedding，这使其在适应各种需要可变输入分辨率的视觉任务方面更具有优势

来源：晓飞的算法工程笔记 公众号

论文: CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.15808
• 论文代码：https://github.com/leoxiaobin/CvT

Introduction

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  作者提出了一种名为Convolutional vision Transformer(CvT) 的新架构，通过将引入卷积网络的设计来提高ViT的性能和效率。CvT从CNN中借鉴了多阶段的层级结构设计，同时引入了Convolutional Token Embedding和Convolutional Projection两个新模块，分别用于增加block输入和中间特征的局部建模能力，提高效率。

  CvT能够将CNN的理想特性（位移、缩放和失真的不变性）引入了ViT，同时保持Transformer的优点（动态注意力、全局上下文和更好的泛化能力）。由于卷积的引入，CvT可以移除Position Embedding，这使其在适应各种需要可变输入分辨率的视觉任务方面更具有优势。

  在ImageNet-1k上，CvT到达优于其他Vision Transformer和ResNet的性能，并且参数更少且FLOP更低。当在ImageNet-22k上预训练后，CvT-W24在ImageNet-1k验证集上获得了 87.7%的top-1准确率。

Convolutional vision Transformer

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  CvT的整体结构如图2所示，在ViT架构中引入了两种基于卷积的操作：Convolutional Token Embedding和Convolutional Projection，同时也从CNN中借鉴了多阶段的层级结构设计。

  如图2a所示，CvT包含三个阶段，每个阶段有两个部分：

• 使用Convolutional Token Embedding层将输入图像（或2D重构的token图）进行处理，该层由卷积实现，外加层归一化。这使得每个阶段能够逐渐减少token的数量同时增加token的维度，从而实现空间下采样和增加特征的丰富性，类似于CNN的设计。与其他基于Transformer的架构不同，CvT不会将position embedding与token相加，这得益于卷积操作本身就建模了位置信息。
• 堆叠的Convolutional Transformer Block组成了每个阶段的其余部分。 Convolutional Transformer Block的结构如图2b所示，其中的Convolutional Projection为深度可分离卷积，用于Q、K和V embedding的转换，代替常见的矩阵线性投影。此外，class token仅在最后阶段添加，使用MLP对最后阶段输出的分类token进行类别预测。

Convolutional Token Embedding

  CvT中的卷积操作主要是为了参考CNN的多阶段层级方法来对局部空间的上下文进行建模，从低级边缘特征到高阶语义特征。

  给定一个2D图像或来自前一个阶段的2D重构输出$x_{i-1}\in R^{H_{i-1}\times W_{i-1}\times C_{i-1}}$作为阶段i的输入，训练卷积函数$f(\cdot )$将$x_{i-1}$转换成维度为$C_i$的新token$ f(x_{i−1})$。其中$f(\cdot)$的内核大小为$s\times s$、步幅为$s - o$和填充大小为$p$。新的token图$f(x_{i−1})\in \mathbb{R}^{H_{i}\times W_{i}\times C_{i}}$的高度和宽度为：

  $f\left(x_{i-1}\right)$随后展开为$H_i{W}_i\times C_i$的序列，并且在输入到后续层前通过通过层进行归一化。

  Convolutional Token Embedding层可以通过改变卷积的参数来调整每个阶段的token特征维度和token数量，每个阶段逐渐减少token序列长度，同时增加token特征维度。这使得token能够在更大的空间上表达越来越复杂的视觉模式，类似于CNN的特征层。

Convolutional Projection for Attention

  Convolutional Projection层的目标是实现局部空间上下文的建模，并通过对Q、K和V矩阵进行欠采样来提供效率优势。

  虽然之前的研究也有尝试在Transformer Block中添加额外的卷积模块来进行语音识别和自然语言处理，但这些研究都带来更复杂的设计和额外的计算成本。相反，作者建议用深度可分离卷积替换多头自注意力的原始位置线性投影，得到Convolutional Projection层。

• Implementation Details

  图3a展示了ViT中使用的原始位置线性投影，图3b展示了作者提出的$s\times s$ Convolutional Projection操作。如图3b所示，token序列先重塑为2D token图，接着使用内核大小为s的深度可分离卷积层实现转换。最后，将得到的token图展开为一维以进行后续处理。这可以表述为：

  其中$x^{q/k/v}$是第i层Q/K/V输入矩阵，$x_i$是转换之前的token序列，Conv2d是深度方向可分离卷积，由以下方式实现：Depth-wise Conv2d → BatchNorm2d → Point-wise Conv2d，s指卷积核大小。

  带有Convolutional Projection层的新Transformer block实际可认为是原始Transformer block的统一范式，将内核大小设置为$1\times 1$即是原始的位置线性投影层。

• Efficiency Considerations

  Convolutional Projection层的设计有两个主要的效率优势：

• 首先，使用更高效的卷积。使用标准$s\times s$卷积需要$s^2{C}^2$的参数和$O\left(s^2{C}^{2}T\right)$的FLOP。将标准卷积拆分为深度可分离卷积则只会引入额外的$s^{2}C$的参数和$O\left(s^{2}CT\right)$的FLOP，这对于模型的总参数和FLOP而言可以忽略不计。
• 其次，使用Convolutional Projection来降低MHSA操作的计算成本。如图3c所示，K和V通过步幅大于1的卷积进行子采样，Q转换则使用步幅为1不变。这样K和V的token数量减少了4倍，后期MHSA操作的计算量减少了4倍。这仅带来了些许的性能损失，因为图像中的相邻像素往往在外观或语义上有冗余。此外，Convolutional Projection的局部上下文建模补偿了分辨率降低带来的信息损失。

4. Experiments

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• Model Variants

  作者通过改变每个阶段的Transformer Block数量和中间特征维度，设计了三个具有不同参数和FLOP的模型，如表2所示。

Comparison to state of the art

  与SOTA方法对比。

Downstream task transfer

  下游任务的迁移能力对比。

Ablation Study

• Removing Position Embedding

  对比position embedding对CvT的影响。

• Convolutional Token Embedding

  对比Convolutional Token Embedding模块的有效性。

• Convolutional Projection

  对比Convolutional Projection中的下采样做法的影响。

  对比Convolutional Projection的有效性。

Conclusion

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  CvT将Transformer与CNN在图像识别任务中的优势相结合，从CNN中借鉴了多阶段的层级结构设计，同时引入了Convolutional Token Embedding和Convolutional Projection操作增强局部建模能力，在保持计算效率的同时实现了卓越的性能。此外，由于卷积的引入增强了局部上下文建模能力，CvT不再需要position Embedding，这使其在适应各种需要可变输入分辨率的视觉任务方面更具有优势。

 
 
 

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