VIT

标签：编码 Transformer 训练 16 patch VIT 图片

PDF: https://arxiv.org/abs/2010.11929
CODE: https://github.com/google-research/vision_transformer

一、大体内容

前面介绍了Transformer及其在NLP领域的两大发展方向BERT和GPT，但当时Transformer在CV领域的很难扩展，主要是如果对图片逐像素进行注意力机制，其复杂度是成平方增大的，比如224 * 224的图片，如果拉直则变成50776维向量，这种对应的序列维度太大，会造成注意力机制计算量非常大，而且224的图片在CV领域还算小的，为了处理这个问题，有一些方法先利用CNN进行特征提取，然后对输出的特征图在进行自注意力机制，有一些方法则是在CNN网络架构上局部采用自注意力机制，还有的采用滑动窗口来控制其复杂度，这些方式都是基于CNN架构，主要思想是通过近似来降低图片的复杂度。和VIT最像的是2020年的一篇文章，其将图片划分成2 * 2大小的块，并利用Transformer结构，在CIFAR-10数据集上取得了很好的效果；还有一篇是iGPT，其采用无监督的方法进行训练并在ImageNet上取得了72%的准确率。

VIT大体思想是将图片划分成较大的块，将块展开后经过一个线性层得到特征编码，然后直接输入到Transformer结构，并在ImageNet-21K和JFT-300M等大数据集上分类取得了很好的结果。VIT验证了纯Transformer结构在CV领域的有效性，这是一篇挖坑之作，后续很多论文都是基于其进行改进，比如探索自监督训练，应用于其他方向检测、分割。ViT还在NLP和CV之间架起了桥梁，为后续多模态发展奠定了基础。

依据参数量的不同，划分成了不同大小的模型。

由于patch大小不同，其对应的效果也不太一样，文中提到的ViT-L/16表示采用ViT-L模型，且patch的大小为16*16。

二、贡献点

将CV问题转换成了一个NLP问题，直接用Transformer进行训练也能取得很好的效果
将图片通过划分成块，在较大数据集上取得了很好的效果（划分块这里和20年那篇文献很像，只是别人数据集图片就小，划分为2*2，还有就是受限于资源，所以VIT从这个方面讲就是更大的块，更大的数据集）
采用无监督训练方式可以带来提升，这不久后何凯明大神就提出了MAE，借鉴BERT完型填空的思路，将部分patch给抹掉，然后利用网络恢复出来和原数据进行对比学习
训练同等效果的模型，ViT所用资源、耗时较小（注意这里的小是相对的，在TPUv3上训练也要2500天）

三、细节

3.1 网络结构

整体结构上和BERT一样，采用了Transformer编码器，主要不同点在于输入数据的处理。数据处理好后输入到Transformer 编码器，再将输出的特殊编码特征经过一个MLP层（包含两个有GELU的非线性层），然后再输出对应的类别信息。

其中x是图片预处理后的输入，E表示一个全连接网络，\(E_{pos}\)是位置编码，MSA是Transformer里面的多头注意力，LN表示Layernorm方法。

数据前处理
图片首先划分成一个一个的patch，每个patch单独展开后输入到一个全连接层用来提取每个patch的特征编码，然后引入一个特殊编码用于后续进行分类，在把位置编码和上述特征编码和特殊编码进行相加，保持维度不变，这就完成了数据前处理。这里以2242243的图片划分成大小16 * 16的块为例。
计算块个数：224 * 224 / (16 * 16) = 196，则图片划分后共196个patch。
计算每个patch的特征：196个patch 每个patch展开后维度为：16 * 16 * 3 = 768，再接入一个全连接层：权重参数为768 * 768，则最终得到的特征维度不变还是 196 * 768
在新增一个特殊编码，特征维度变为：197 * 768
上述特征再加上位置编码（注意是直接相加）后还是：197 * 768

3.2 归纳偏置

虽然Transformer具有全局特征，对遮挡相比于CNN要好，但是缺失了CNN拥有的归纳偏置：局部特征相同和平移等变性，但可以通过大量数据集来训练获得，如下小数据集上预训练 RestNet效果更好，规模变大后VIT效果会慢慢变好。如下图灰色实线分别表示ResNet系列精度的上下限，
不同的实心圆表示不同大小模型的效果，随着数据集的不断增大效果还在提升（ResNet152这样看也是没有到达瓶颈）。

都在大数据集上预训练，则vit在同等计算条件下要比resnet好

3.3 模型微调和高分辨率图片

模型微调
通常在大数据集上预训练ViT模型，然后再在下游任务上进行微调，首先要移除预训练网络的预测头然后获得特殊编码的输出特征，再接入网络对下游任务进行适配。
高分变率图片
如果尺寸和训练的图片尺寸不一样，如何利用预训练好的模型。对于高分辨率图片按照相同大小的patch进行划分，这会导致序列个数变多，那提前训练好的位置编码可能又没用了，文中给的办法是采用了插值的方法，依据图像中的实际位置和预训练的位置编码对新的序列进行插值。

3.4 自监督训练

采用对部分patch进行masked，然后进行预测这种方式进行自监督学习，ViT-B/16模型相比于自监督学习的方法在ImageNet上有2%的提升，但相比于监督学习仍旧落后4%。这个后续MAE进行了改善。

3.5 直接GAP和采用特殊编码有何区别

文中为了对齐原始的Transformer模型，采用了特殊编码【class】来作为最终的输出，还有一个更直接的是不采用这种方式，直接对学习的patch编码，然后做一个全局平均池化操作（GAP），通过实验对比，其实没多大影响，只是采用GAP的方式需要对学习率进行调整。（这感觉有时候不是方法不行，而是炼丹技术不行）。