[人工智能]Vision Transformer Adapter for Dense Predictions 文献阅读

最近看到一篇挂arxiv的论文Vision Transformer Adapter for Dense
Predictions，应该是准备发ECCV 22，看了之后简单梳理一下。

1 摘要

这项工作设计了一个简单而强大的Vision Transformer Adapter，它通过两步弥补了ViT的一些问题，（1）引入ViT缺乏的图像先验信息；（2）通过额外的结构引入归纳偏置来实现与视觉特定模型相当的性能。他们在包括目标检测、实例分割、语义分割等多个子任务上进行了实验，分别获得了COCO目标检测Rank#8，COCO实例检测Rank#4，ADE20K、Cityscapes、COCO-Stuff、PASCAL VOC四个数据集上语义分割的SOTA。（这里第一张图还引入了多模态的概念，鄙人才疏学浅，目前没看懂这篇文章和多模态有什么关系）

2 动机

原始的Transformer没有针对视觉任务设计特定的模块，这使得原始的Transformer相较于专用Transformer没有竞争力。这里的Adapter就是基于这种想法设计一个专用的视觉Transformer（Adapter起源于NLP领域）。具体而言，这篇文章设计了三个模块：（1）一个空间先验模块，用于捕捉空间局部语义（引入CNN，具体是ResNet）；（2）一个空间特征注入器（多头注意力）；（3）多尺度特征提取器（多头注意力接CFFN）

3 方法

3.1 整体框架

对于ViT，输入图像首先被送入补丁嵌入，图像被分成16×16个不重叠的补丁。之后，这些斑块被压扁并投射到D维嵌入中。这里的特征分辨率被降低到原始图像的1/16。最后，嵌入的斑块与位置嵌入一起，通过ViT的L个编码器层。对于ViT-Adapter，首先将输入图像送入空间先验模块。三个目标分辨率（即1/8、1/16和1/32）的D维空间特征将被收集。然后，这些特征图被扁平化并串联起来作为特征交互的输入。具体来说，给定交互次数N，把ViT的变换器编码器平均分成N个块，每个块包含L/N个编码器层。对于第i个块，我们首先通过空间特征注入器向该块注入空间先验因子$F_{sp}^i$，然后通过多尺度特征提取器从该块的输出中提取层次特征。经过N次特征交互，得到了高质量的多尺度特征，然后将这些特征分割并重塑为1/8、1/16和1/32三个目标分辨率。最后，我们通过2×2转置卷积对1/8尺度的特征图进行上采样，建立1/4尺度的特征图。通过这种方式，得到了一个与ResNet相似分辨率的特征金字塔，它可以用于各种密集预测任务。

3.2 空间先验模块

这里简而言之就是加入一个ResNet，将提取的特征用作图像先验知识。见图3c。

3.3 特征交互

由于柱状结构，ViT中的特征图是单尺度和低分辨率的，与金字塔结构的变换器相比，导致在密集预测任务中的次优表现[14,21,52,74,75]。为了缓解这个问题，文章提出了两个特征交互模块，在Adapter和ViT之间交流特征图。具体来说，这两个模块是基于交叉注意力的，即空间特征注入器和多尺度特征提取器。如第3.1节所述，我们将ViT的变换器编码器分成N个相等的块，并在每个块之前和之后分别应用提议的两个运算器。

3.3.1 特征提取器

如图框架图d所示，该模块用于向ViT注入空间先验。具体来说，对于转化器的第i块，将输入特征$F_{vit}^i$作为查询，将空间特征$F_{sp}^i$作为键和值。这里使用多头交叉注意力将空间特征$F_{sp}^i$注入到输入特征$F_{vit}^i$中，可以表述为公式1

其中，归一化层norm(·)是LayerNorm，而注意层Attention(·)是备选。为了降低计算成本，这里根据经验采用了可变形注意力[85]，一种具有线性复杂性的稀疏注意力，来实现注意力层。此外，这里应用一个可学习的向量γi∈RD来平衡注意力层的输出和输入特征$F_{vit}^i$，其初始化为0。这种初始化策略保证了$F_{vit}^i$的特征分布不会因为空间先验的注入而被大幅修改，从而更好地利用了ViT的预训练权重。

3.3.2 多尺度特征提取器

在向ViT注入空间先验后，这里通过将$F_{vit}^i$通过第i块的编码器层，得到输出特征$F_{vit}^{i+1}$。之后，将ViT的特征和空间特征的角色互换。换句话说，这里采用空间特征$F_{isp}^i$作为查询，而输出特征$F_{vit}^{i+1}$作为键和值。这里再一次通过交叉注意力来交互这两个特征，其定义为：

与空间特征注入器一样，在这里使用可变形注意力[85]来减少计算成本。此外，为了弥补固定大小的位置嵌入的缺陷，这里遵循[15,75]在交叉注意层之后引入卷积前馈网络（CFFN）。考虑到效率问题，这里参考文献[56]，将CFFN的比例设置为1/4。CFFN层通过深度卷积[13]与零填充来增强特征的局部连续性，可以表示为

其中，新的空间特征$F_{sp}^{i+1}$将被用作下一模块中特征交互的输入。

3.4 实验配置

这里为ViT[22]的4个不同变体建立了ViT-Adapter，包括ViTT、ViT-S、ViT-B和ViT-L。对于这些模型，Adapter的参数数分别为2.5M、5.8M、14.0M和23.7M。每种配置的细节都在表1中列出。在实验中，ViT的补丁大小被固定为16。交互次数N被设定为4，这意味着将ViT的编码器层分成4个相等的块进行特征交互。在两个特征交互操作中采用了可变形注意力[85]，其中采样点的数量固定为4，注意力头的数量设置为6、6、12和16。在最后一个交互中，三个多尺度特征提取器被堆叠在一起。此外，CFFN的比例设置为1/4，以减少计算开销，即对于4个不同的ViT变体，CFFN的隐藏大小为48、96、192和256。

4 对比实验

他们在包括目标检测、实例分割、语义分割等多个子任务上进行了实验，分别获得了COCO目标检测Rank#8，COCO实例检测Rank#4，ADE20K、Cityscapes、COCO-Stuff、PASCAL VOC四个数据集上语义分割的SOTA。


下图与MAE做对比表明收敛速度更快且效果几乎持平

5 消融实验

这里针对超参数、不同注意力机制、不同预训练权重、不同框架进行消融，结果如下。

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