论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT，将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来，在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中，MViT均优于单尺度的ViT。

来源：晓飞的算法工程笔记 公众号

论文: Multiscale Vision Transformers

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.11227
• 论文代码：https://github.com/facebookresearch/SlowFast

Introduction

? 论文提出了用于视频和图像识别的多尺度ViT（MViT），将FPN的多尺度层级特征结构与Transformer联系起来。MViT包含几个不同分辨率和通道数的stage，从小通道的输入分辨率开始，逐层地扩大通道数以及降低分辨率，形成多尺度的特征金字塔。

? 在视频识别任务上，不使用任何外部预训练数据，MViT比视频Transformer模型有显着的性能提升。而在ImageNet图像分类任务上，简单地删除一些时间相关的通道后，MViT比用于图像识别的单尺度ViT的显着增益。

Multiscale Vision Transformer (MViT)

? 通用多尺度Transformer架构的核心在于多stage的设计，每个stage由多个具有特定分辨率和通道数的Transformer block组成。多尺度Transformers逐步扩大通道容量，同时逐步池化从输入到输出的分辨率。

Multi Head Pooling Attention

? 多头池化注意(MHPA)是一种自注意操作，可以在Transformer block中实现分辨率灵活的建模，使得多尺度Transformer可在逐渐变化的分辨率下运行。与通道和分辨率固定的原始多头注意(MHA)操作相比，MHPA池化通过降低张量的分辨率来缩减输入的整体序列长度。

? 对于序列长度为 的 维输入张量 ，，根据MHA的定义先通过线性运算将输入映射为Query张量，Key张量和Value张量。

? 然后通过池化操作将上述张量缩减到特定长度。

• Pooling Operator

? 在进行计算之前，中间张量、、需要经过池化运算的池化，这是的MHPA和MViT的基石。

? 运算符沿每个通道对输入张量执行池化核计算。将分解为，运算符使用维度为、步幅为、填充为的池化核，将维度为的输入张量减少到：

? 通过坐标公式计算，将池化的张量展开得到输出，序列长度减少为。

? 默认情况下，MPHA的重叠内核会选择保持形状的填充值，因此输出张量的序列长度能够降低整体减少倍。

• Pooling Attention.

? 池化运算符在所有、、中间张量中是独立的，使用不同的池化核、不同的步长以及不同的填充。定义产生的池化后pre-attention向量为, 和，随后在这些向量上进行注意力计算：

? 根据矩阵乘积可知，上述公式会引入的约束。总体而言，池化注意力的完整计算如下：

? 用于按行归一化内积矩阵。池化注意力计算的输出序列长度的缩减跟中的向量一样，为步长相关的倍。

• Multiple heads.

? 与常规的注意力操作一样，MHPA可通过个头来并行化计算，将维输入张量的平均分成个非重叠子集，分别执行注意力计算。

• Computational Analysis.

? Q、K、V张量的长度缩减对多尺度Transformer模型的基本计算和内存需求具有显着的好处，序列长度缩减可表示为：

? 考虑到的输入张量具有通道，MHPA的每个头的运行时复杂度为和内存复杂度为。

? 另外，通过对通道数和序列长度项之间的权衡，可指导架构参数的设计选择，例如头数和层宽。

Multiscale Transformer Networks

• Preliminaries: Vision Transformer (ViT)

? ViT将的输入切分成的不重叠小方块，通过point-wise的线性变换映射成维向量。

? 随后将positional embedding 添加到长度为、通道为的投影序列中，对位置信息进行编码以及打破平移不变性。最后，将可学习的class embedding附加到投影序列中。

? 得到的长度为的序列由个Transformer block依次处理，每个Transformer block都包含MHA、MLP和LN操作。定义视为输入，单个Transformer block的输出的计算如下：

? 个连续block处理后的结果序列会被层归一化，随后将class embedding提取并通过线性层预测所需的输出。默认情况下，MLP的隐藏层通道是。另外，需要注意的是，ViT在所有块中保持恒定的通道数和空间分辨率。

• Multiscale Vision Transformers (MViT).

? MViT的关键是逐步提高通道通道以及降低空间分辨率，整体结构如表2所示。

• Scale stages

? 每个scale stage包含个Transformer block，stage内的block输出相同通道数和分辨率的特征。在网络输入处(表2中的cube1)，通过三维映射将图像处理为通道数较小（比典型的ViT模型小8倍），但长度很长（比典型的ViT模型高16倍）图像块序列。

? 在scale stage之间转移时，需要上采样处理序列的通道数以及下采样处理序列的长度。这样的做法能够有效地降低视觉数据的空间分辨率，使得网络能够在更复杂的特征中理解被处理的信息。

• Channel expansion

? 在stage转移时，通过增加最后一个MLP层的输出来增加通道数。通道数的增加与空间分辨率的缩减相关，假设空间分倍率下采样4倍，那通道数则增加2倍。这样的设计能够在一定程度上保持stage之间的计算复杂度，跟卷积网络的设计理念类似。

• Query pooling

? 由MPHA公式可知，Q张量可控制输出的序列长度，通过步长为的池化操作将序列长度缩减倍。在每个stage中，仅需在开头中减少分辨率，剩余部分均保持分辨率，所以仅设置stage的首个MHPA操作的步长`，其余的约束为。

• Key-Value pooling

? 与Q张量不同，改变K和V张量的序列长度不会改变输出序列长度，但在降低池化操作的的整体计算复杂度中起着关键作用。

? 因此，对K、V和Q池化的使用进行解耦，Q池化用于每个stage的第一层，K、V池化用于剩余的层。由MPHA公式可知，K和V张量的序列长度需要相同才能计算注意力权重，因此K、V张量池化的步长需要相同。在默认设置中，约束同一stage的池化参数为相同，即，但可自适应地改变stage之间的s缩放参数。

• Skip connections

? 如图3所示，由于通道数和序列长度在residual block内发生变化，需要在skip connection中添加池化来适应其两端之间的通道不匹配。

? 同样地，为了处理stage之间的通道数不匹配，采用一个额外的线性层对MHPA操作的layer-normalized输出进行升维处理。

Network instantiation details

? 表3展示了ViT和MViT的基本模型的具体结构：

• ViT-Base（表 3a）：将输入映射成尺寸为且通道为的不重叠图像块，然后使用个Transformer block进行处理。对于的输入，所有层的分辨率固定为，序列长度为。
• MViT-Base（表 3b）：由4个scale stage组成，每个stage都有几个输出尺寸一致的Transformer block。MViT-B通过形状为的立方体（类似卷积操作）将输入映射且通道为的重叠图像块序列，序列长度为。该序列每经过一个stage，序列长度都会减少4倍，最终输出的序列长度为。同时，通道数也会被上采样2倍，最终增加到768。需要注意，所有池化操作以及分辨率下采样仅在数据序列上执行，不涉及class token embedding。

? 在scale1 stage将MHPA的头数量设置为，随着通道数增加头数量（保持）。在stage转移时，通过MLP前一stage的输出通道增加2倍，并且在下一stage开头对Q执行MHPA池化，其中。

? 在MHPA block中使用的K、V池化，其中，scale1的步长为。步长随着stage的分辨率缩小而减少，使得K、V在block间保持恒定的缩放比例。

Experiments

Video Recognition

? 在五个视频识别数据集上的主要结果对比，MViT均有不错的性能提升。

Image Recognition

? 在ImageNet上对比图像分类效果。

Conclusion

? 论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT，将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来，在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中，MViT均优于单尺度的ViT。

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