T2T-ViT：更多的局部结构信息，更高效的主干网络 | ICCV 2021

论文提出了T2T-ViT模型，引入tokens-to-token（T2T）模块有效地融合图像的结构信息，同时借鉴CNN结果设计了deep-narrow的ViT主干网络，增强特征的丰富性。在ImageNet上从零训练时，T2T-ViT取得了优于ResNets的性能MobileNets性能相当

来源：晓飞的算法工程笔记 公众号

论文: Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.11986
• 论文代码：https://github.com/yitu-opensource/T2T-ViT

Introduction

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  尽管ViT证明了纯Transformer架构对于视觉任务很有前景，但在中型数据集（例如ImageNet）上从零训练时，其性能仍然不如大小类似的CNN网络（例如 ResNets）。

  论文认为这种性能差距源于ViT的两个主要限制：

• 简单地对输入图像分割成14x14或16x16的token序列使得ViT无法对图像的局部结构（如边缘和线条）建模，需要更多的训练样本（如JFT-300M用于预训练）才能与CNN有相似的性能。
• ViT的主干网络没有像CNN那样为视觉任务进行精心设计，包含了大量的冗余结构，特征丰富程度有限，模型训练困难。

  为了验证，论文对ViTL/16和ResNet50学习到的特征进行可视化对比。如图2所示，ResNet逐层捕获所需的局部结构信息（边缘、线条、纹理等），而ViT特征的结构信息建模不佳，所有注意力块都捕获全局关系（例如，整只狗）。这表明，ViT将图像拆分为具有固定长度的token时忽略了局部结构。此外，论文发现ViT中的许多通道的值为零，这意味着ViT的主干网络不如ResNets高效。如果训练样本不足，则只能提供特征的丰富度有限。

  基于上面的观察，论文设计了一个新的Vision Transformer模型来克服上述限制：

• 提出了一种渐进式的token生成模块Tokens-to-Token，通过transformer层提取特征并将相邻的token聚合为一个token，代替ViT中将图像简单分割为token的行为。该模块能够迭代地对周围toekn的局部结构信息进行建模并减少token序列长度。
• 为了设计高效的Vision Transformer主干网络，提高特征丰富度，论文从CNN中借用一些结构设计ViT主干网络。论文发现，通道数较少、层数较多的“deep-narrow”架构设计能够显著减少ViT模型的大小和MAC（Multi-Adds），而性能几乎没有下降。这表明CNN的架构优化可以借鉴到Vision Transformer主干的设计。

  基于T2T模块和deep-narrow主干架构，论文设计了Tokens-to-Token Vision Transformer (T2T-ViT)。对比原生的ViT，在ImageNet上从零开始训练的性能有显着的提高，与CNN网络相当甚至更好。

  总体言之，论文的贡献有三方面：

• 通过精心设计的Transformer架构（T2T模块和高效主干网络）证明，Vision Transformer可以无需JFT-300M上的预训练，在ImageNet上以不同的复杂度胜过CNN。
• 为ViT开发了一种新颖的渐进式token生成策略T2T模块，更好地融合图像结构信息，优于ViT的简单token生成方法。
• 验证CNN的架构优化可以用于ViT的主干网络设计，提高特征丰富度并减少冗余。通过大量实验，deep-narrow的架构设计最适合ViT。

Tokens-to-Token ViT

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  为了克服ViT的简单token生成和低效主干网络的局限性，论文提出了Tokens-to-Token Vision Transformer(T2T-ViT)，可以逐步将图像转换为token并且主干网络更高效。因此，T2T-ViT由两个主要组件组成：

• 一个多层的Tokens-to-Token（T2T）模块，用于对图像的局部结构信息进行建模并逐渐减少token数量。
• 一个高效的T2T-ViT主干网络，用于对T2T模块生成的token提取全局注意力关系。在探索了几种基于CNN的架构设计后，论文采用了一种deep-narrow结构来减少冗余并提高特征丰富度。

Tokens-to-Token: Progressive Tokenization

  Token-to-Token(T2T)模块主要为了克服ViT中简单token生成的限制，逐步将图像结构化为token以及对局部结构信息进行建模，并且可以迭代地减少token数量。每个T2T操作都包含两个步骤：Re-structurization和Soft Split(SS)。

• Re-structurization

  如图 3 所示，给定token序列\(T\)，先通过自注意模块（T2T Transformer）进行变换：

  其中MSA为具有层归一化的多头自注意操作，MLP是标准Transformer中具有层归一化的多层感知器。MSA输出的\(T^{'}\)将被重塑为空间维度上的图像：

  Reshape表示将\(T^{'}\in \mathbb{R}^{l\times c}\)重新组织为\(I\in \mathbb{R}^{h\times w\times c}\)，其中\(l\)是\(T^{'}\)的长度，h、w、c 分别是高度、宽度和通道数，并且\(l=h\times w\)。

• Soft Split

  如图3所示，在获得重构图像\(I\)后，使用Soft Split来建模局部结构信息并减少token的长度。为了避免信息丢失，将图像拆分为重叠的分割区域，每个区域都与周围的区域相关。这样就建立了一个先验，即相邻分割区域生成的token之间应该有更强的相关性。随后将每个分割区域中的token拼接为一个token，从周围的像素或token中聚合局部信息。

  进行Soft Split时，每个分割区域的大小为\(k\times k\)，区域重叠为\(s\)，图像边界填充为\(p\)，其中\(k-s\)类似于卷积操作中的步长。对于重建图像\(I\in \mathbb{R}^{h\times w\times c}\)，Soft Split后输出的token \(T_{o}\)的长度为：

  每个分割区域的大小为\(k\times k\times c\)，将所有分割区域展平后得到token序列\(T_{o}\in \mathbb{R}^{l_{o}\times ck^2}\)。在Soft Split之后，输出token可进行下一轮T2T操作。

• T2T module

  通过反复进行Re-structurization和Soft Split，T2T模块可以逐步减少token的长度以及变换图像的空间结构。T2T模块的迭代过程可以表述为：

  对于输入图像\(I_{0}\)，先应用Soft Split将其拆分为token序列\(T_{1} = SS(I_{0})\)。在最后一次迭代之后，T2T模块的输出固定长度的token序列\(T_{f}\)。因此，T2T-ViT 的主干网络可以在\(T_{f}\)上建模全局关系。

  此外，由于T2T模块中的token长度大于ViT中的一般设置（16 × 16），MAC和内存使用量都很大。为了解决这个问题，将T2T层的通道维度设置为较小的值（32或64）来减少 MAC，也可以采用高效的Transformer层变种，例如 Performer层，从而在有限的GPU内存下减少内存使用。

T2T-ViT Backbone

  由于ViT主干网络中许多通道是无效的，论文打算为T2T-ViT重新设计一个高效的主干网络，减少冗余并提高特征丰富度。论文借鉴了CNN的一些设计，探索不同的ViT架构设计。由于每个Transformer层都具有ResNets的短路连接，可以参考DenseNet增加特征复用和特征丰富程度，或者参考Wide-ResNets和ResNeXt调整通道维度和head数。

  论文在ViT上探索了以下五种CNN的架构设计：

• Dense connection as DenseNet。
• Deep-narrow vs. shallow-wide structure as in Wide-ResNets。
• Channel attention as Squeeze-an-Excitation(SE) Networks。
• More split heads in multi-head attention layer as ResNeXt。
• Ghost operations as GhostNet。

  论文对以上结构移植进行了实验，有以下两点发现：

• 采用deep-narrow结构，减小通道尺寸可以减少通道冗余，增加层深度可以提高特征丰富度。不仅模型大小和MAC都减小了，性能还得到了提高。
• SE模块的通道注意力也能提升ViT，但不如deep-narrow结构有效。

  基于这些发现，论文为T2T-ViT主干网络设计了一个 deep-narrow的架构，具有较小的通道数和隐藏维度\(d\)，但层数\(b\)更多。对于T2T模块输出的固定长度的token序列\(T_{f}\)，为其添加一个class token，然后加入Sinusoidal Position Embedding(PE)，最后与ViT一样进行分类：

  其中，\(E\)是Sinusoidal Position Embedding，LN是层归一化，fc是用于分类的全连接层，\(y\)是输出预测。

T2T-ViT Architecture

  T2T-ViT包含两部分：Tokens-to-Token(T2T)模块和T2T-ViT主干网络。T2T模块有多种设计选择，论文设置\(n = 2\)，T2T模块中有\(n+1=3\)次Soft Split和\(n=2\)次Re-structurization。三次Soft Split的分区区域设置为\(P = [7, 3, 3]\)，重叠区域设置为\(S=[3, 1, 1]\)，可以将\(224\times 224\)的输入图片压缩为\(14\times 14\)的token序列。

  T2T-ViT主干网络从T2T模块中取固定长度token序列作为输入，基于deep-narrow架构设计，中间特征维度(256-512)和MLP大小(512-1536)比ViT小很多。例如，T2T-ViT-14的主干网络中有14个Transofmer层，中间特征维度为384，而ViT-B/16有12个Transformer层，中间特征维度为768，参数量和MACs是T2T-ViT-14的3倍。

  为了方便与ResNet进行比较，论文设计了三个的T2T-ViT模型：T2T-ViT-14、T2T-ViT-19 和 T2T-ViT-24，参数量分别与ResNet50、ResNet101和ResNet152相当。而为了与MobileNets等小型模型进行比较，论文设计了两个lite模型：T2T-ViT-7、T2TViT-12，其模型大小与MibileNetV1和MibileNetV2相当。两个lite TiT-ViT没有使用特殊设计或技巧，只是简单地降低了层深度、中间特征维度以及MLP比例。

Experiment

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  与ViT的从零训练对比。

  与ResNet对比。

  与MobileNet对比。

  对预训练模型进行迁移至CIFAR进行finetune对比。

  对比不同类型的网络以及对T2T-ViT的修改。

  模块对比实验，c是用3个卷积代替T2T模块。

Conclusion

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  论文提出了T2T-ViT模型，引入tokens-to-token（T2T）模块有效地融合图像的结构信息，同时借鉴CNN结果设计了deep-narrow的ViT主干网络，增强特征的丰富性。在ImageNet上从零训练时，T2T-ViT取得了优于ResNets的性能MobileNets性能相当。

 

 

 

 

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