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小白系列（2）| 图像识别中的Vision Transformers

一点人工一点智能

发布于 2022-12-27 05:05:25

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2022 年，Vision Transformers（ViT）已经成为了卷积神经网络（CNN）的最具有竞争力替代品。虽然卷积神经网络目前在计算机视觉中处于领先地位，被广泛用于不同的图像识别任务。但是ViT 模型在计算效率和准确性方面比当前的 SOTA算法（CNN）高出了近 4 倍。

目前Transformers模型在自然语言处理（NLP）中被广泛应用。最近人们对ViT和多层感知器（MLP）也越来越关注。

本文将涵盖以下内容：

什么是Vision Transformers （ViT）？
图像识别中的ViT模型
Vision Transformers是如何工作的？
Vision Transformers的应用

01 图像识别中的ViT

虽然Transformer架构已经成为在自然语言处理（NLP）任务中的SOTA算法，但它与计算机视觉（CV）相关的应用仍然很少。在计算机视觉中，注意力机制要么与卷积神经网络（CNN）结合使用，要么用于替换卷积神经网络的某些方面，同时保持其完整构成。主流的图像识别算法包括ResNet、VGG、YOLOv3和YOLOv7。

广受欢迎的卷积神经网络（CNN）结构

然而，这种对CNN的依赖性不是强制性的，直接应用于图像序列的纯Transformer可以在图像分类任务中很好地工作。

最近，Vision Transformers（ViT）在几种计算机视觉应用（如图像分类、目标检测和语义分割）的基准测试中取得了极具竞争力的性能。

1.1 什么是ViT？

Vision Transformers （ViT）模型是在ICLR2021上作为会议论文发表的一篇题为“An Image is Worth 16*16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale”研究论文中介绍的。它由Neil Houlsby、Alexey Dosovitskiy和Google研究大脑团队的另外10位作者开发的。

VIT模型预训练代码可以在Github上找到（地址：https://github.com/google-research/vision_transformer）；ViT模型在ImageNet和ImageNet-21k数据集上进行了预训练。

1.2 Transformers是一种深度学习方法吗？

机器学习中的Transformer是一种使用注意力机制、以对输入数据的每个部分的重要性进行差异加权的深度学习模型。机器学习中的Transformer是有多个自监督注意层构成的，他们主要用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉(CV)领域。

机器学习中的Transformer算法很有可能成为可应用于各种数据模式的通用学习方法，包括最近在计算机视觉方面取得的突破，Transformer算法已经实现了当前最优的标准精度和更好的参数效率。

1.3 CNN与ViT的不同点

与CNN相比，ViT在使用较少的预训练计算资源的情况下取得了显著的效果。不过，ViT通常具有较弱的感应偏差，在较小数据集上训练时对模型正则化或数据增强（AugReg）的依赖性增加。

ViT是一个基于最初为基于文本的任务设计的Transformer架构的视觉模型。ViT模型将输入图像表示为一系列图像块并直接预测图像的类标签，就像使用Transformer进行文本处理时使用的一系列单词嵌入一样。当对足够的数据进行训练时，ViT表现出很好的性能，以四分之一的计算资源打破了类似的CNN的性能。

当涉及NLP模型时，这些Transformer具有很高的成功率，并且现在也应用于图像识别任务中的图像。CNN使用像素阵列，而ViT将图像分割为visual tokens。视觉Transformer将图像分成固定大小的块，正确地嵌入每个块，并连同位置嵌入信息一起作为Transformer编码器的输入。此外，在计算效率和准确性方面，ViT模型的性能几乎是CNN的四倍。

ViT中的自注意层（the self-attention）使得在整个图像中全局嵌入信息成为可能。该模型还学习训练数据以编码图像块的相对位置，从而重建图像的结构。

Transformer编码器包括：

Multi-Head Self Attention Laye（MSP）：该层将所有注意力输出线性连接到正确的维度。较多的Attention Head有助于训练图像中的局部和全局依赖性。
Multi-Layer Percetrons Layer（MLP）：该层包含两层高斯误差线性单元（GELU）。
Layer Norm（LN）：这是在每个块之前添加的，因为它不包括训练图像之间的任何新相关性。这有助于提高训练时间和整体表现。

此外，在每个块之后还有残差连接（Residual Connection），残差连接允许组件直接流过网络而不经过非线性激活。

在图像分类中，MLP层实现分类Head。它在预训练时使用一个隐藏层，并使用一个线性层进行微调。

原始图像（左）和ViT-S/16模型的注意力图（右）

来源：https://arxiv.org/abs/2106.01548

1.4 ViT中的注意力图（Attention Maps）是什么？

注意力（更准确地说是自注意力）是机器学习Transformer的重要组成部分之一。它是一种计算基元（computational primitive），用于量化成对实体交互，帮助网络学习输入数据中存在的层次结构和对齐。注意力已被证明是视觉网络实现更高鲁棒性的关键因素。

ImageNet-A源图像上ViT注意力图的可视化

来源：https://arxiv.org/abs/2105.07581

02 ViT架构

Vision Transformer的总体架构以逐步的方式给出如下：

将图像拆分为块（固定大小）
压平图像块
从这些扁平图像块创建低维线性嵌入
包括位置嵌入
将序列作为输入馈送至最先进的Transformer编码器
使用图像标签预训练ViT模型，然后在大数据集上对其进行全面监督
微调下游数据集进行图像分类

ViTa架构

来源：https://github.com/google-research/vision_transformer

尽管ViT full-Transformer架构是视觉处理任务的一个很有前景的选择，但当在中等大小的数据集（如ImageNet）上从头开始训练时，ViT的性能仍然不如类似大小的CNN替代方案（如ResNet）。

2021，在ImageNet上从头开始训练时，ViT与ResNet和MobileNet的性能基准比较，来源：https://arxiv.org/abs/2101.11986

03 ViT是怎么工作的？

ViT模型的性能取决于优化器、网络深度和数据集特定的超参数等。与ViT相比，CNN更容易优化一些。

与一个基础的Transformer不用的是需要将一个Transformer与CNN前端结合起来。通常的ViT主线采用stride=16的16*16卷积。相比之下，stride=2的3*3卷积增加了稳定性并提高了精度。

CNN将基本像素转换为特征图。随后，特征图由tokenizer转换为一系列标记，然后输入到Transformer中。然后，Transformer应用注意力技术创建一系列输出标记。最终，投影仪将输出标记重新连接到特征图。后者允许检查潜在的关键像素级细节。这样就减少了需要研究的token数量，大大降低了成本。

特别是，如果在超过1400万张图像的巨大数据集上训练ViT模型，它可以优于CNN。如果不是很大的数据集，最好的选择是ResNet或EfficientNet。即使在微调过程之前，ViT模型也会在一个巨大的数据集上进行训练。唯一的改变是忽略MLP层并添加一个新的D次KD*K层，其中K是小数据集的类数。

为了以更好的分辨率进行微调，需要完成了预训练位置嵌入的2D表示。这是因为可训练线性层可以对位置嵌入进行建模。