[人工智能]深度学习之ViT

这篇文章的核心是提出了Vision-Transformer结构，将2017年Attention is All you Need在NLP中引入的Transformer结构应用于计算机视觉任务中。Transformer是一种基于自注意力结构的网络，和CNN捕捉卷积窗口内的局部信息不同，它利用注意力来捕获全局上下文信息之间的相关性。文章引入图像块(patch)的概念，patch由$P\times P$个像素组成，通过将patch进行flatten，然后通过投影层转换成固定长度的特征向量，最后和NLP中表示1个token(word)的词向量一样输入到Transformer的Encoder结构中。
Note：

1. 关于Transformer的详细结构介绍，可参考我的另一篇NLP之Transformer。
2. 注意力机制是衡量多个representation之间相关性的常量，本质是一种门机制，也可以把它理解成一种modulation机制，其值通常在$[0,1]$之间，通过元素级相乘的方式和value相结合，从而往原始value中引入了注意力，这样的目的就是为了让网络更加关注value中重要的部分，从而利用value中我们所需要的那部分，而不让我们不需要的那部分value来损害模型的表现力。关于注意力机制，可参考我的另一篇NLP之Seq2Seq。

参考文档：
①Transformer 模型详解
②真香！Vision Transformer快速实现Mnist识别

Abstract

1. 在以往Transformer在计算机视觉上的应用中，它主要起2种作用：①和CNN一起结合使用；②替换整个CNN框架结构的一部分。
2. 本文提出的ViT结构可以切断和CNN的这种依赖关系，可以纯使用Transformer的Encoder结构，通过引入图像分块概念来解决计算机视觉任务，比如图像分类等。
3. Vit在大型数据集上训练，在中型或小型数据集种进行微调，在当时可以实现在图像识别中SOTA的水平！

1 Introduction

$Transformer?in?NLP$
Transformer是在2017被提出，和传统神经网络基于CNN不同，Transformer主要基于自注意力(虽然attention和CNN没有直接联系，但是整个Transformer结构中还是有CNN的成分的，只是作者刻意规避了CNN)，当时是应用于NLP中去取代RNN这种串行递归结构处理语言的低效性，因为Transformer可以并行处理数据以及利用自注意力机制让Decoder部分更加关注在Encoder中相关的部分。主流的方法是在大型语言数据集上训练，然后在小型数据集上微调。

$Transformer?in?Previous?Vision$
Transformer结构在NLP中的成功应用，给在计算机视觉任务上的迁移提供了思路。2018年开始，一些将Transformer应用于计算机视觉的论文就出来了，比如：①Non-local Neural Networks、End-to-end object detection with transformers往CNN中引入自注意力机制进行结合；②Stand-Alone Self-Attention in Vision Models、Stand-alone axial-attention for panoptic segmentation将整个Transformer来取代CNN模型中的一部分结构。但是这些方法仍然无法脱离CNN，因此作者提出了一种纯使用Transformer结构的模型，即Vision-Transformer(ViT)结构。

$Transformer?in?ViT$
ViT将标准的Transformer直接迁移到计算机视觉任务中，但是有一点略微的修改：

1. 在NLP中，Transformer的直接输入是word-embedding和position-embedding，它是将每个token(word)通过嵌入层(比如torch.nn.Embedding())转换成词向量，你可以使用word2vec或者一些开源的神经网络库中的一些嵌入层(如Pytorch、Keras、TensorFlow等)将词用稠密向量表示。而在图像中，作者将图像块看成是1个词word，而最终输入进Transformer的patch-embdding就类似于词向量word-embedding。
2. 那么如何将patch转换成patch-embedding这种向量形式呢？作者引入图像分块(patch)概念，先将整幅图像分块，然后将每个图像块(如$4\times 4$)进行flatten，再利用投影变换映射成图像块嵌入形式，即patch-embedding，这样一来每个图像patch就对应了1个固定长度的向量，然后就可以直接送进Transformer了！

2 Vision Transformer Architecture

在正式介绍之前，先对一些符号做介绍：

1. $H、W、C$分别表示图片的高、宽、通道数。
2. $P$表示图像patch的size。
3. $N=\frac{HW}{P^2}$表示一张图片中patch的个数。
4. $D$表示patch嵌入之后的向量的固定长度。
5. $x\in {\mathbb{R}}^{H\times W\times C}$表示输入图像。
6. $x_p\in {\mathbb{R}}^{N\times (P^2?C)}$表示将$N$个patch进行flatten展平之后的矩阵，将它嵌入之后就是固定长度为$D$的patch向量了，此外$x_p^i$就表示第$i$个patch展平之后的1维向量。关于$x_p$，其大致结构如右图所示：

$ViT框架结构$
下图就是整个ViT的网络结构，接下来我们对它进行详细介绍：

整个模型分为5步：

1. 图像分块：将一张通道为$C$的$H\times W$的图片$x\in {\mathbb{R}}^{H\times W\times C}$按照$P\times P$的patch大小进行分块，如上图所示，产生9张patch。
2. 图像展平：然后将每张patch进行flatten展平产生一个$1D$的向量，然后将$N$个patch堆叠起来，输出$x_p\in {\mathbb{R}}^{N\times (P^2?C)}$。
3. Patch嵌入(Embedding)：每一个$x_p^i$和每一个位置$po{s}^i\in {\mathbb{R}}^N$分别通过线性投影变换$\mathbf{E}、{\mathbf{E}}_{\mathbf{p}\mathbf{o}\mathbf{s}}$(其实就是全连接层)产生固定长度的patch向量和位置向量，即patch-embedding和position-embedding，两者的size都是${\mathbb{R}}^{1\times D}$；所以$N$个patch和$N$个位置的嵌入结果就是${\mathbb{R}}^{N\times D}$。
4. T-Encoder：将patch-embedding和position-embedding一起输入进标准的Transformer内的Encoder中。
5. 分类：这篇文章作者是做在图像识别上的，所以最好是多分类。

Note：

1. 第二步图像展平过程是将通道信息$c\in C$一起flatten的。
2. 论文中是最后的嵌入结果是${\mathbb{R}}^{(N+1)\times D}$，是因为它还加入了一个分类token，这是为了具体分类任务需要，并不是ViT通用框架内的东西。
3. 增加位置信息是因为原本RNN中天然有表示序列顺序的信息，而Transformer的并行化结构无法表示每个patch的位置信息，由于这也是个重要的信息，所以和NLP中加入每个token的位置信息一样，ViT也会加入每个Patch的位置信息。
4. Patch嵌入、位置嵌入和词嵌入一样，可以通过word2vec这种无监督方法预先训练好，也可以使用一些嵌入层和Transformer一起做监督训练。
5. Patch-Embedding、Position-Embedding、Word-Embedding都属于固定长度的向量，是作为Transformer的直接输入信号；且他们都可以通过训练嵌入层(Embedding layer)输出得到。
6. 1个图像patch对应了1个$1\times D$的$D$维的patch-embedding和1个$D$维的position-embedding。
7. ViT只使用Transformer中的Encoder部分。

标准的Transformer的Encoder结构如下图所示：

但是ViT中使用了如下结构：

Encoder结构包含LN(LayerNorm，为不是BN)，它放置于注意力块的前面；Residual-connection，它被放置于注意力块的后面；MLP，即feed-forward network，使用2个全连接层内接GELU非线性函数；MSA，即多头的自注意力模块，多头multi-head就是通过多个角度去产生注意力。此外Encoder往往会级联$L$个上图结构。

整个ViT的数学表达式如下：
$$\begin{gathered} z_0=[x_{class};\stackrel{1\times D}{x_p^1\mathbf{E}};x_p^2\mathbf{E};?;x_p^N]+{\mathbf{E}}_{pos}, \\ \mathbf{E}\in {\mathbb{R}}^{(P^{2}C)\times D},{\mathbf{E}}_{pos}\in {\mathbb{R}}^{(N+1)\times D}.\text{\hspace{1em}(1)} \end{gathered}$$
$$\begin{gathered} z_l^{\prime }=MSA(LN(z_{l?1}))+z_{l?1}, \\ l=1,?,L.\text{\hspace{1em}(2)} \end{gathered}$$
$$\begin{gathered} z_l=MLP(LN(z_l^{\prime }))+z_l^{\prime }, \\ l=1,?,L.\text{\hspace{1em}(3)} \end{gathered}$$
$$y=LN(z_L).\text{\hspace{1em}(4)}$$

Transformer的核心就是MSA这个多头自注意力模块(Multi-head Self-Attention)，接下去我们对它进一步展开介绍：
设$z\in {\mathbb{R}}^{N\times D}$为经过LN之后的输出，则
$$\begin{gathered} [Q,K,V]=z{U}_{QKV}, \\ {U}_{QKV}\in {\mathbb{R}}^{D\times 3D_h}.\text{\hspace{1em}(5)} \end{gathered}$$其中$Q、K、V$各自通过线性层得到，$Q$表示Query，$K$表示Key，$V$表示Value；
$Q、K$用于计算注意力权重，$V$是输入$z$的另一种表达，则注意力权重矩阵$A$可表示为：
$$\begin{gathered} A=softmax(Q{K}^T/\sqrt{D_h}), \\ A\in {\mathbb{R}}^{N\times N}.\text{\hspace{1em}(6)} \end{gathered}$$因此，单头(single-head)的自注意力就可以总体表示为：
$$SA(z)=Av\in {\mathbb{R}}^{N\times D_h}.\text{\hspace{1em}(7)}$$
如果说单头是1个人对于图片的注意力，那么多头multi-head就是多个人对于图片的多份注意力，是不同的理解，即multi-head就是同时并行运行$k$个single-head自注意力，最后将结果concat起来：
$$\begin{gathered} MSA(z)=[S{A}_1(z);S{A}_2(Z);?;S{A}_k(z)]U_{msa}, \\ {U}_{msa}\in {\mathbb{R}}^{k{D}_h\times D}.\text{\hspace{1em}(8)} \end{gathered}$$为了使得输入的$z$和输出的注意力保持相同的size，一般会取$D_h=D/k$。
Note：

1. $z、Q、K、V、MSA(z)$的每一行都代表着1个patch。

3 Conclusion

1. 文章推出了一种基于patch-wise注意力机制的Transformer模型——Vision Transformer(ViT)。
2. ViT不需要和CNN相结合，它只用单纯的Transformer模型来实现图像识别。具体而言，ViT使用图像分块patch的思想，将每个patch看成是NLP中的1个token，通过flatten以及嵌入层来产生patch-embedding和position-embedding，它类似于词向量的形式；然后就可以直接输送进Transformer的Encoder模块，从而完成Vision的任务。

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