摘要：Transformer這種具有強力全局編碼能力的網(wǎng)絡最近被應用于計算機視覺任務，例如ViT直接使用了一個Transformer來解決圖像分類任務。為了處理二維圖像數(shù)據(jù)，ViT簡單地將圖像分割，并映射成一個一維的序列。這種簡單的分割使得圖像固有的結構信息丟失，使得網(wǎng)絡很難關注到重要的物體區(qū)域。為了解決這個問題，本文提出了一種迭代漸進采樣策略來定位重要區(qū)域。具體來說，本文提出的progressive sampling模塊，在每次迭代都會利用全局信息對采樣位置進行更新，從而使得網(wǎng)絡可以逐漸關注到感興趣的信息。
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2108.01684.pdf
作者：岳曉宇（博智感知交互研究中心)；孫書洋（牛津大學）；曠章輝（商湯科技）；魏萌（清華大學)；Philip Torr（牛津大學)；張偉（商湯科技、上海交通大學清源研究院)；林達華（香港中文大學、博智感知交互研究中心)。
在最近的研究中，具有強大全局編碼能力的Transformer結構開始被用于諸如圖像分類、目標檢測等視覺任務。
我們知道Transformer的計算復雜度與輸入序列長度的平方成正比，直接使用圖像作為輸入是不現(xiàn)實的。因而ViT使用了一種簡單的方法對輸入圖像進行處理，如圖一（a）， ViT直接將圖像進行規(guī)則的劃分，每一部分圖像（patch）直接映射成一個token。雖然這種簡單的劃分極大的減少了運算量并取得了很好的效果，但是它的缺點也是顯而易見的，首先這種劃分可能會將關鍵的部分劃分到不同的patch，例如圖一（a）中的貓頭被強行分割成了不同的部分，其次這種劃分是與圖像的內容無關的，大部分patch的內容都是背景。在本文中，我們提出了一種progressive sampling（PS）模塊，來解決直接劃分patch帶來的問題。PS模塊通過一種迭代的方式對圖像進行采樣，它是基于transformer的，我們直接將它用于ViT中，得到了PS-ViT。如圖一（b），我們的PS模塊對輸入進行點采樣，并在每次迭代中，為每個采樣點預測一個偏移量，對采樣位置進行更新，由此每個采樣點可以逐步地逼近圖像中的關鍵區(qū)域。PS模塊的結構如圖二所示。整個網(wǎng)絡中PS模塊一共進行N次迭代，F(xiàn)是輸入的圖像特征圖，pt是當前迭代次數(shù)t的采樣位置，每個采樣點在F中單獨采樣，由于采樣點的坐標是非整數(shù)，因而我們采用了雙線性插值來進行點采樣。采樣出的特征與采樣點的位置編碼和上一次迭代的輸出進行相加，并將結果送入一層Transformer encoder，得到本次迭代的輸出Tt。值得注意的是，由于我們的采樣位置是非整數(shù)，因而這里不能用ViT中基于patch index的位置編碼，我們直接使用了一層全連接層來得到采樣點的位置編碼。當前迭代的輸出Tt經(jīng)過一層全連接層，預測得到了ot為每個采樣位置對應的偏移量，與pt相加得到了下一次迭代的采樣位置。對于第一次迭代，初始的采樣位置如圖一（b）所示，為平均劃分的每個patch的中心點。PS-ViT的整體結構如圖三所示。網(wǎng)絡主要包括四個部分：1）特征提取模塊；2）PS模塊；3）ViT；4）分類模塊。其中特征提取模塊是用來生成特征圖F的，這個模塊是幾層卷積，因而F中的每個像素可以對應到原圖中的一個patch，對F中的點采樣可以近似為對原圖中的patch進行采樣。ViT保持了原版設計，我們同樣在輸入上添加了一個classification token，但是這里并未使用位置編碼，因為位置信息在PS模塊中已經(jīng)被添加了。不同的PS-ViT配置如表一所示，N是PS模塊迭代的次數(shù)，Nv是ViT的層數(shù)，我們保持兩者相加等于一個固定數(shù)值來限制整個網(wǎng)絡中transformer的層數(shù)。C是特征的維度，M是multi-head self-attention的head數(shù)量?？紤]到PS模塊中的每次迭代都具有相同的輸入F，我們嘗試在PS模塊中共享參數(shù)，即不同的迭代中使用相同的encoder和全連接層，以此來減少網(wǎng)絡的參數(shù)量，表一中的十字標識表示在PS模塊中共享參數(shù)，可以看到大約25%的參數(shù)量可以被節(jié)省。我們在網(wǎng)絡結構后添加數(shù)字表示橫向和縱向采樣點數(shù)量，例如PS-ViT-B/14表示使用了14*14個采樣點。PS-ViT在ImageNet上的效果如表二所示，PS-ViT-Ti/14與ResNet-18相比，在減少了6.9M參數(shù)量和0.2B FLOPs的同時獲得了5.8%的top-1精度提升。PS-ViT-B/10與ResNet-50相比也有較大提升。與基于Transformer的方法相比，PS-ViT同樣具有優(yōu)勢。PS-ViT-B/18取得了82.3%的top-1精度，在高于DeiT-B的同時，只需要21M參數(shù)量和8.8B FLOPs。在本文中我們設計了實驗來驗證PS模塊的有效性。在表三中我們驗證了不同的采樣點數(shù)量對效果的影響，在表四中驗證了PS模塊迭代次數(shù)的影響。表三中的n表示沿著x方向和y方向分別的采樣點數(shù)量，可以看到，隨著采樣點數(shù)量增加PS-ViT的效果和FLOPs都逐漸提高，當n>16時提高變得不明顯，我們選擇了14作為默認值。表四中的N表示PS模塊迭代次數(shù)，在這個實驗中我們保持整個模型中總的transformer層數(shù)不變。當N=1時，表示只使用平均分布的初始點進行采樣，并未對采樣位置進行更新?？梢钥吹诫S著迭代次數(shù)增加，PS-ViT效果逐漸提高。當N=8時效果最好，當N大于8時效果開始下降。由于我們保持整個網(wǎng)絡的transformer層數(shù)為14，增加迭代次數(shù)會導致ViT模塊層數(shù)減少，從而影響效果。表五顯示了PS模塊不同的迭代中共享參數(shù)的結果。可以看到在PS模塊中共享參數(shù)可以在效果只下降很少的情況下，極大的減少參數(shù)量。這種特性使得PS-ViT更適合在嵌入式設備中使用。圖四中我們對PS模塊預測出的偏移量進行了可視化。圖中每個箭頭的起點為初始化的采樣點，可以看到它們是平均分布的。箭頭的終點是PS模塊結束時，最后一次迭代的采樣位置?？梢钥吹讲蓸游恢么篌w上是向著圖像中的前景部分移動，并最終收斂到關鍵部分（例如雞頭）附近?？梢暬f明了我們PS模塊的有效性。PS-ViT的代碼已經(jīng)開源: https://github.com/yuexy/PS-ViT ，歡迎大家一起交流。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
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