NeurIPS 2021 | 图像未必值16x16词：可变序列长度的动态视觉Transformer来了

AI科技评论

发布于 2021-10-22 02:20:32

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作者 | 王语霖

本文主要介绍刚刚被NeurIPS-2021会议录用的一篇关于动态Transformer的最新工作：Not All Images are Worth 16x16 Words: Dynamic Vision Transformers with Adaptive Sequence Length，全部代码和预训练模型已经在Github上开源。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.15075

代码：https://github.com/blackfeather-wang/Dynamic-Vision-Transformer

太长不看版：以ViT为代表的视觉Transformer通常将所有输入图像表征为固定数目的tokens（例如16x16和14x14）。这项工作发现采用定长的token序列表征数据集中所有的图像是一种低效且次优的做法，并提出一种可针对每个样本自适应地使用最合适的token数目进行表征的动态ViT模型。该方法在ImageNet上将T2T-ViT的平均推理速度（GPU实测）加快了1.4-1.7倍。其主要思想在于利用级联的ViT模型自动区分“简单”与“困难”样本，实现自适应的样本推理。为了减少级联模型中的冗余计算，文章还提出了特征重用与关系重用的模型设计思路。

图1 Dynamic Vision Transformer（DVT）示例

Introduction（研究动机及简介）

近半年来，以Google的工作《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》为代表的Vision Transformer（ViT）系列视觉模型受到了学界的广泛关注，这些模型通常将图像数据划分为固定数目的patch，并将每个patch对应的像素值采用线性映射等方式嵌入为一维的token，作为Transformer模型的输入，示意图如下所示。

图2 Vision Transformer（ViT）对输入的表征方式

假设模型结构固定，即每个token的维度大小固定，将输入表征为更多的token可以实现对图片更为细粒度的建模，往往可以有效提升模型的测试准确率；然而与此相对，由于Transformer的计算开销随token数目成二次方增长，增多token将导致大量增长的计算开销。为了在精度和效率之间取得一个合适的平衡，现有的ViT模型一般将token数设置为14x14或16x16。

而论文则提出，一个更合适的方法应当是，根据每个输入的具体特征，对每张图片设置对其最合适的token数目。具体而言，不同图片在内容、远近、物体大小、背景、光照等诸多方面均存在较大的差异，将其切分为相同数目和大小的patch没有考虑适应这些要素的变化，因而极有可能是次优的。以下图为例，左侧的苹果图片构图简单且物体尺寸较大，右侧图片则包含复杂的人群、建筑、草坪等内容且物体尺寸均较小。显然，前者只需要少量token就可以有效表征其内容，后者则需要更多的token描述不同构图要素之间的复杂关系。

图3 根据具体输入确定token数目

这一问题对于网络的推理效率是非常关键的。在下表中，文章使用比原文推荐值（14x14）更少的token数目训练了一个T2T-ViT-12模型，并报告了对应的测试精度和计算开销。从结果中可以看到，若将token数目设置为4x4，准确率仅仅下降了15.9%（76.7% v.s. 60.8%），但计算开销下降了8.5倍（1.78G v.s. 0.21G）。这一结果表明，正确识别占数据大多数的较“简单”的样本只需4x4或更少的token，相当多的计算浪费在了使用存在大量冗余的14x14 token表征他们。

表1 T2T-ViT-12使用更少token时的测试精度和计算开销

Method（方法详述）

受到上述现象的启发，论文提出了一个动态视觉Transformer框架（Dynamic Vision Transformer，DVT），意在针对每个样本选择一个合适数目的token来进行表征。

首先介绍DVT的推理过程，如图2所示。论文使用从小到大的token数目训练了一组Transformer模型，他们具有相同的基本结构，但是参数相互独立，以分别适应逐渐增多的token数目。对于任意测试样本，首先将其粗略表征为最小数目的token，输入第一个Transformer，以低计算成本迅速得到初步预测。而后判断预测结果是否可信，若可信，则直接输出当前结果并终止推理；若不可信，则将输入图片表征为更多的token，激活下一个Transformer进行更细粒度、但计算开销更大的的推理，得到结果之后再次判断是否可信，以此类推。论文采用将预测的置信度（confidence）与一个固定阈值进行比较的方式作为准出的判断准则，关于这一方法的细节和其合理性的验证，由于空间有限，请参见paper。

值得注意的是，处于下游的Transformer可以复用先前模型已产生的深度特征和注意力图（attention maps），以尽可能避免进行冗余和重复的计算，关于这一点，将在下文详述。

图4 Dynamic Vision Transformer（DVT）

显然，DVT框架中所有的Transformer都具有相同的训练目标。因此当一个处于下游位置的Transformer被激活时，一个显然更为高效的做法是，应当训练其在先前Transformer已提取的特征的基础上进行进一步提升，而非完全从0开始重新提取特征。出于这一点考虑，论文提出了一个特征复用机制，如下图所示。将上游Transformer最后一层输出的特征取出，经MLP变换和上采样（Upsample）后，作为上下文嵌入（Context Embedding）以Concat的方式整合入下游模型每一层的MLP模块中。

图5 特征复用（Feature Reuse）机制

除特征外，Transformer中还有一个关键的组分，即自注意力机制中的注意力图（attention maps）。视觉Transformer通过这些注意力图建模token之间的关系，从而实现对每个具体的token进行来自全局的信息整合。在论文所提出的DVT框架中，位于下游的模型同样可以借助上游Transformer已经得到的注意力图来进行更准确的全局注意力关系建模，论文称之为关系复用，示意图如下所示。将上游模型的全部注意力图以logits的形式进行整合，经MLP变换和上采样后，加入到下层每个注意力图的logits中。这样，下游模型每一层的attention模块都可灵活复用上游模型不同深度的全部attention信息，且这一复用信息的“强度”可以通过改变MLP的参数自动地调整。