CVPR2024 | DCNv4来袭，更快收敛、更高速度、更高性能！

https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf https://github.com/OpenGVLab/DCNv4

本文介绍了一种高效和有效的算子DCNv 4，它是专为广泛的视觉应用而设计的。与其前身DCNv 3相比，DCNv 4有两个关键增强功能：(1) 去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2) 优化存储器访问以最小化冗余操作以加速。这些改进显著加快了收敛速度，并大幅提高了处理速度，DCNv 4实现了三倍以上的前向速度。

在各种任务中，包括图像分类、实例和语义分割，特别是图像生成中，DCNv 4表现出卓越的性能。当集成到潜在扩散模型中的U-Net等生成模型中时，DCNv 4的性能优于其基线，强调了其增强生成模型的潜力。在实际应用中，在InternImage模型中使用DCNv 4替换DCNv 3创建FlashInternImage，可以在不进行进一步修改的情况下将速度提高高达80%，并进一步提高性能。DCNv 4的速度和效率的进步，以及其在各种视觉任务中的强大性能，显示出其作为未来视觉模型基础构建块的潜力。

本文方案

重思考DCNv3的动态属性

给定输入

，带K个点的DCNv3算子可以描述如下：

注：

表示空域聚合权值，

表示预定义采样点，

表示每个采样点的偏移。

DCNv3可视作卷积与注意力的组合，它一方面以滑动窗口形式对输入进行处理，遵循卷积的计算流程，另一方面采样偏移与空域聚合权值又与输入相关，达成了类似注意力的动态属性。

从图示可以看到，卷积与DCNv3的一个关键差异在于：DCNv3对空域聚合权值进行softmax规范化，这种处理延续了自注意力机制的点乘处理。相反，卷积并未对其权值进行规范处理且表现良好。

为什么自注意力需要softmax呢？从其定义出发（见上式），如果没有softmax，

先进行计算，进而退化为在相同的注意力窗口内对所有query执行线性投影，进而会出现显著的性能下降。

但是，对于卷积与DCNv3而言，每个点有其自身的聚合窗口，且聚合窗口内信息存在差异性，即没有"key"的概念，上述退化问题就不再存在，也就是说：规范化操作并非必需。

作者基于ConvNeXt进行了上述论证，见上表。可以看到：当引入softmax后，模型出现了明显的性能下降。也就是说，对于滑动窗口类算子(如卷积、DCN)，无界限聚合权值可以提供更强的表达能力。

基于上述发现，作者移除了DCNv3中的softmax规范化，将调制因子的范围从[0,1]变为无界限动态权值。通过这种简单的调整，DCNv4取得了更快的收敛速度。

加速DCN

理论上，DCN应当具有比其他大窗口稠密算子(如

深度卷积、稠密注意力)更快的处理速度，但事实并非如此，见前述Fig1a。针对此，作者首先对GPU进行了理论分析并发现：不同的内存读取方式会导致极大的访存消耗。基于此，作者进一步对通过节省额外内存指令显著改善了DCN访的处理速度，将稀疏运算的速度优势变成了现实。

假设输入与输出尺寸均为

，DCNv3计算量为

FLOPs(注：

窗口，因子4用于补偿双线性插值)，MAC为

（

，

），这是理想情况。

为估计最大访存需求，我们考虑一个没有告诉缓存的情况：每个输出需要fresh内存读取，包含36个读取、27个偏移/聚合权值、一个写操作，即

，大约是理想情况的17倍。

在实际执行时，现在的DCN内核计算起来更加轻量级，因为对所有的

通道只需要执行一次双线性插值，从而节省了大量的时间。而大部分工作负载是从不同通道读取输入信息。当内存排布给是为NHWC时，所有的

是连续的，我们可以利用向量加载(比如，一次指令读取4个32位浮点数，而不是通过四个指令读取四次，进而减少了指令数与每个线性执行时间)。我们将类似的技术应用于GPU写入处理以减少访存时间提升带宽利用。此外，fp16/bf16数据格式可以进一步改善访存效率。

DCN模块微观改造

在引入上述优化后，在DCNv3模块还有以下两点可以进一步优化：

• 移除softmax后，调制因子变成了动态聚合权值，那么用于计算偏移与动态权值的线性层就可以合成一个，这可以进一步减少网络碎片化，进而消除额外负载，提升运行效率；
• 在原始DCNv3模块中，复杂子网络(

深度卷积+LN+GELU+线性层)用于计算偏移与动态权值。参考Xception设计，作者移除了LN-GELU仅采用原始分离卷积结构，进一步减少了运行耗时。作者进一步发现：如果延迟优先级非常高，甚至可以移除深度卷积且仅造成轻微性能牺牲。

本文实验

上表为ImageNet分类任务上不同方案性能对比，可以看到：

• 加持DCNv4后，FlashInternImage大幅改善了InternImage的吞吐量约50%~80%，同时性能轻微提升；
• FlashInternImage在推理速度上媲美ConvNeXt，但精度更高，达成更优速度-精度均衡。

上左表为COCO分割任务上不同方案性能对比，可以看到：FlashInternImage在所有模型尺寸上均表现出了优异的性能。

上右表给出了ADE20K任务上不同方案性能对比，可以看到：FlashInternImage去的了更快速度、更高性能。