「分辨率」物尽其用，卷积和自注意力在Transformer中实现统一：多SOTA、ICLR2022接收

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发布时间：2022-01-29 22:25 来源：什么值得买

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[导读]：原文标题：物尽其用，卷积和自注意力在Transformer中实现统一：多SOTA、ICLR2022接收机器之心专栏作者：黎昆昌本文介绍的是中科院深圳先进技术研究院、商汤和上海 AI Lab 的研究者合作...

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原文标题：物尽其用，卷积和自注意力在Transformer中实现统一：多SOTA、ICLR2022接收

机器之心专栏

作者：黎昆昌

本文介绍的是中科院深圳先进技术研究院、商汤和上海 AI Lab 的研究者合作完成的 UniFormer，包括 ICLR 2022 接收的视频 backbone，以及为下游密集预测任务设计的拓展版本，在各种任务上都能取得相较流行 SOTA 模型更好的性能。代码、模型、日志以及训练脚本都已开源。。

论文 V1 地址：https://arxiv.org/pdf/2201.04676.pdf

论文 V2 地址：https://arxiv.org/pdf/2201.09450.pdf

项目地址：https://github.com/Sense-X/UniFormer

图像分类：在 Token Labeling [ 1 ] 的加持下，仅靠 ImageNet-1K 训练，39G 的 UniFormer-L-384 在 ImageNet 上实现 86.3% 的 top-1 精度；

视频分类：仅用 ImageNet-1K 预训练，UniFormer-B 在 Kinetics-400 和 Kinetics-600 上分别取得了 82.9% 和 84.8% 的 top-1 精度（比使用 JFT-300M 预训练，相近性能的 ViViT [ 2 ] 的 GFLOPs 少 16 倍）。在 Something-Something V1 和 V2 上分别取得 60.9% 和 71.2% 的 top-1 精度，为同期模型的 SOTA；

密集预测：仅用 ImageNet-1K 预训练，COCO 目标检测任务上取得 53.8 的 box AP 与 46.4 的 mask AP；ADE20K 予以分割任务上取得 50.8 的 mIoU；COCO 姿态估计任务上取得 77.4 的 AP。后面会介绍为下游任务设计的，训练和测试时模型适配。

图像分类与视频分类任务性能比较（上方为 ImageNet 上 224x224 与 384x384 分辨率输入）

研究动机

对图像和视频上的表征学习而言，有两大痛点：

局部冗余（local redundancy）：视觉数据在局部空间 / 时间 / 时空邻域具有相似性，这种局部性质容易引入大量低效的计算；

全局依赖（global dependency）：要实现准确的识别，需要动态地将不同区域中的目标关联，建模长时依赖。

现有的两大主流模型 CNN 和 ViT，往往只关注解决问题之一。卷积只在局部小邻域聚合上下文，天然地避免了冗余的全局计算，但受限的感受野难以建模全局依赖。而自注意力通过比较全局相似度，自然将长距离目标关联，但如下可视化可以发现，ViT 在浅层编码局部特征十分低效。

DeiT 可视化，可以看到即便是经过了三层的自注意力，输出特征仍保留了较多的局部细节。我们任选一个 token 作为查询，可视化注意力矩阵可以发现，被关注的 token 集中在 3x3 邻域中（红色越深关注越多）。

TimeSformer 可视化，同样可以看到即便是经过了三层的自注意力，输出的每一帧特征仍保留了较多的局部细节。我们任选一个 token 作为查询，可视化空间注意力和时序注意力矩阵都可以发现，被关注的 token 都只在局部邻域中（红色越深关注越多）。

无论是空间注意力抑或时序注意力，在 ViT 的浅层，都仅会倾向于关注查询 token 的邻近 token。要知道注意力矩阵是通过全局 token 相似度计算得到的，这无疑带来了大量不必要的计算。相较而言，卷积在提取这些浅层特征时，无论是在效果上还是计算量上都具有显著的优势。那么为何不针对网络不同层特征的差异，设计不同的特征学习算子，将卷积和自注意力有机地结合物尽其用呢？

本文的 UniFormer ( Unified transFormer ) ，旨在以 Transformer 的风格，有机地统一卷积和自注意力，发挥二者的优势，同时解决局部冗余和全局依赖两大问题，实现高效的特征学习。

方法

模型整体框架，标红维度仅对视频输入作用，对图像输入都可视作 1。

模型整体框架如上所示，借鉴了 CNN 的层次化设计，每层包含多个 Transformer 风格的 UniFormer block。

UniFormer block

每个 UniFormer block 主要由三部分组成，动态位置编码 DPE、多头关系聚合器 MHRA 以及 Transformer 必备的前馈层 FFN，其中最关键的为多头关系聚合器：

MHRA

与多头注意力相似，我们将关系聚合器设计为多头风格，每个头单独处理一组 channel 的信息。每组的 channel 先通过线性变换生成上下文 token ，然后在 token affinity 的作用下，对上下文进行有机聚合。

基于前面的可视化观察，研究者认为在网络的浅层，token affinity 应该仅关注局部邻域上下文，这与卷积的设计不谋而合。因此，他们将局部关系聚合设计为可学的参数矩阵：

local MHRA

其中为 anchor token，为局部邻域任一 token，为可学参数矩阵，为二者相对位置，表明 token affinity 的值只与相对位置有关。这样一来，local UniFormer block 实际与 MobileNet block [ 3 ] 的风格相似，都是 PWConv-DWConv-PWConv（见原论文解析），不同的是研究者引入额外的位置编码以前前馈层，这种特别的结合形式有效地增强了 token 的特征表达。

在网络的深层，研究者需要对整个特征空间建立长时关系，这与自注意力的思想一致，因此通过比较全局上下文相似度建立 token affinity：

global MHRA

其中为不同的线性变换。先前的视频 transformer 往往采用时空分离的注意力机制 [ 4 ] ，以减少视频输入带来的过量点积运算，但这种分离的操作无疑割裂了 token 的时空关联。相反，UniFormer 在网络的浅层采用 local MHRA，节省了冗余计算量，使得网络在深层可以轻松使用联合时空注意力，从而可以得到更具辨别性的视频特征表达。再者，与以往 ViT 中使用绝对位置编码不同，这里采用卷积风格的动态位置编码，使得网络可以克服排列不变形（permutation-invariance）的同时，对不同长度的输入更友好。

流行的 ViT 往往采用绝对或者相对位置编码 [ 5 ] ，但绝对位置编码在面对更大分辨率的输入时，需要进行线性插值以及额外的参数微调，而相对位置编码对自注意力的形式进行了修改。为了适配不同分辨率输入的需要，研究者采用了最近流行的卷积位置编码 [ 6 ] 设计动态位置编码 :

DPE

其中 DWConv 为零填充的的深度可分离卷积。一方面，卷积对任何输入形式都很友好，也很容易拓展到空间维度统一编码时空位置信息。另一方面，深度可分离卷积十分轻量，额外的零填充可以帮助每个 token 确定自己的绝对位置。

框架

图像分类

模型细节

研究者设计了三种不同规模的模型，每个模型包含 4 层，前两层使用 local MHRA，后两层使用 global MHRA。对于 local MHRA，卷积核大小为 5x5，归一化使用 BN（使用 LN 性能较差）。对于 global MHRA，每个 head 的 channel 数为 64，归一化使用 LN。动态位置编码卷积核大小为 3x3，FFN 的拓展倍数为 4。

对于特征下采样，研究者采用非重叠卷积，其中第一次下采样卷积核大小为 4x4、步长为 4x4，其余三次下采样卷积核大小为 2x2、步长为 2x2。在每次下采样卷积之后，他们额外增加 LN 归一化。网络最后接平均池化层与线性分类层，输出最终预测。当使用 Token Labeling 时，研究者额外加入一个线性分类层以及辅助损失函数。

对于 UniFormer-S，研究者设计了增强版本，每层 block 数量为 [ 3, 5, 9, 3 ] ，下采样使用重叠卷积，FLOPs 控制为 4.2G，保证与其他 SOTA 模型可比。

视频分类

对于视频使用的 3D backbone，研究者加载 ImageNet-1K 预训练的 UniFormer-S 和 UniFormer-B，并进行卷积核展开。具体地，动态位置编码和 local MHRA 分别展开为 3x3x3 和 5x5x5 卷积。对于下采样层，他们只在第一次下采样同时压缩时间和空间维度，而在其余三次下采样仅压缩空间维度，也即是第一次下采样卷积核大小为 3x4x4、步长为 2x4x4，其余卷积核大小为 1x2x2、步长为 1x2x2。这样可以减少计算量的同时，保证模型的高性能。对于 global MHRA，研究者直接继承相应参数，将时空 token 序列化进行统一处理。

密集预测

对于下游密集预测任务，直接使用原始网络作为主干并不合适。因为这些任务往往输入大分辨率图像，比如目标检测中输入 1333x800 的图像，使用 global MHRA 会带来过多的计算量。研究者以 UniFormer-S 为例，统计不同分辨率输入下，不同操作所需的计算量。

左：模型整体计算量与第三 / 四层 MatMul 运算所需计算量。右：第三层采用不同风格的 MHRA 所需的 MatMul 计算量。

从上图中可以看到，第三层中 MHRA 所需的 MatMul 运算随着分辨率的增加急剧上升，在输入分辨率为 1008x1008 时，甚至占了总运算量 50% 以上，而第四层仅为第三层的 1/28。因此，研究者仅对第三层的 MHRA 进行改进。

受先前工作 [ 7 ] 的启发，他们将 global MHRA 应用在限制的窗口内，这样会把原本的复杂度降至，其中 p 为窗口大小。然而直接应用纯 window 化操作，不可避免地会带来性能下降，为此研究者将 window 和 global 操作结合。每个 hybrid 分组中包含 4 个 block，前 3 个为 window block，最后 1 个为 global block。UniFormer-S 和 UniFormer-B 分别包含 2 个和 5 个分组。

不同任务在训练和测试时使用特定改进

如上为研究者在五种任务上，训练和测试采用的特定改进。对于目标检测任务，由于训练和测试时输入分辨率都很大（如 1333x800），他们在第三层都采用 hybrid block。对姿态估计任务，输入分辨率相对较小（如 384x288），在第三层采用原本的 gloabl block。

而对于语义分割任务，往往在测试时使用几倍于训练输入的分辨率（如 2048x512 vs. 512x512），因此在训练时，对第三层采用 global block，而在测试时采用 hybrid block，但需要注意测试时 hybrid block 中 window size 需要与训练时 global block 的感受野一致（如 32x32），感受野不一致会导致急剧性能下降。这种设计可以保证训练高效的同时，提高测试的性能。

实验

图像分类

研究者在 ImageNet-1K 进行图像分类实验，采用了 DeiT [ 8 ] 的代码与训练策略，UniFormer-S/B/L 使用 droppath 比例为 0.1/0.3/0.4，对大模型额外加入 Layer Scale 防止网络训练崩溃 [ 9 ] 。对于 Token Labeling，沿用其代码训练框架与超参。

ImageNet-1K

结果如上所示，其中带 * 为加入 Token Labaleing 进行训练，UniFormer-B 为前述 UniFormer-B 的增强版本。从中可以看到 UniFormer 在不同规模下都取得了 SOTA 性能，UniFormer-L-384 仅需 39G 的 FLOPs，即可取得 86.3% 的 top-1 精度。

视频分类

研究者在 Kinetics-400/600 以及 Something-Something V1/V2 上进行了视频分类实验，沿用 MViT 的代码和训练策略。对 Kinetics 采用 dense 采样方式，加载了 ImageNet-1K 的预训练模型加速训练，droppath 比例保持与前述一致。对 Sth-Sth 采用 uniform 采样方式，加载了 Kinetics 的预训练，droppath 设置为前述两倍，并不进行水平翻转。

左：Kinetics。右：Sth-Sth。

结果如上图所示，仅使用 ImageNet-1K 预训练，研究者在 Kinetics 上取得与使用 JFT-300M 预训练的 ViViT-L、使用 ImageNet-21K 预训练的 Swin-B 相近的性能，计算量大幅减小。而在 Sth-Sth 上，大幅高于先前 CNN 和 ViT 的结果，取得了新的 SOTA，在 Sth-Sth V1 上 61.2%，V2 上 71.4%。

目标检测和实例分割

研究者在 COCO2017 上进行了目标检测和实例分割实验，沿用了 mmdetection [ 10 ] 的代码框架，配置了 Mask R-CNN 与 Cascade Mask R-CNN 框架，使用 Swin Transformer 的训练参数，均取得了 SOTA 性能。

COCO 目标检测，Mask R-CNN

COCO 目标检测，Cascade Mask R-CNN

语义分割

研究者在 ADE20K 上进行了语义分割实验，沿用了 mmsegmentation [ 11 ] 的代码框架，配置了 Semantic FPN 与 UperNet 两种框架，分别使用了 PVT 和 Swin 的训练参数，均取得了 SOTA 性能。

ADE20K 语义分割，左：Semantic FPN。右：UperNet。

人体姿态估计

研究者在 COCO2017 上进行了姿态估计实验，沿用了 mmpose [ 12 ] 的代码框架，配置了简单的 Top-down 框架，使用了 HRFormer 的训练参数，取得了 SOTA 性能。

COCO 姿态估计，Top-down

消融实验

研究者进行了详尽的消融实验，首先在图像和视频分类任务上验证了 backbone 的结构设计。其次，他们对视频 backbone 的预训练、训练以及测试策略进行了探究。最后，我们验证了下游密集预测任务上改进的有效性。

图像和视频 backbone 的模型设计

结构设计

FFN：首先将 local block 替换为 MobileNet block，其中 ReLU 替换为 GeLU，expand ration 设置为 3 保持计算量一致，保留动态编码以公平比较，可以看到 local block 在图像和视频分类任务上都要明显优于 MobileNet block。由此可知 transformer 风格，以及其特有的 FFN 确实增强了 token 的特征表达；

DPE：将动态位置编码去掉，在图像和视频任务上性能均下降，视频任务上更是掉了 1.7%，由此可知位置编码有助于更好的时空特征学习；

Local MHRA size：将 local MHRA 的卷积核大小设置为 3、5、7、9，性能差异并不大，最终采用大小为 5 的卷积核，以取得最好的计算量与准确率的权衡；

MHRA configuration：由纯 local MHRA（LLLL）出发，逐层替换使用 global MHRA。结果可以发现，仅使用 local MHRA 时，计算量很小，但性能下降明显。逐层替换 global MHRA 后，性能逐渐提升。但全部替换为 global MHRA 后，视频分类准确率急剧下降，计算量急剧上升，这主要是因为网络缺失了提取细节特征的能力，冗余的 attention 在有限的 video 数据下导致了急剧的过拟合。

视频 backbone 的预训练、训练和测试

迁移性能、卷积核展开方式、训练采样方式

Transfer learning：表 11 中比较了不同结构的预训练性能以及小数据集上的迁移学习性能，可以发现，联合的时空学习方式，不仅在预训练模型上性能更好，在小数据集上的迁移学习性能提升明显。而纯 local MHRA 以及时空分离的学习方式，迁移小数据训练未能带来提升；

Infalting methods：表 12 中比较了是否对卷积核进行展开，可以发现，展开为 3D 卷积核，在场景相关的数据集 Kinetics-400 上性能接近，但在时序相关的数据集 Sth-Sth V1 上提升明显，尤其是在强与训练的加持下，这表明 3D 卷积核对时空特征的学习能力更强；

Sampling strides of dense sampling：表 13 中比较了研究者在训练 Kinetics 时，使用不同间隔采样的结果。可以发现更稀疏的采样，在单 clip 测试上效果往往更好，但在多 clip 测试时，间隔 4 帧采样更好；

Sampling methods of Kinetics pre-trained model：由于加载 Kinetics 预训练模型训练 Sth-Sth，而 Sth-Sth 采用 uniform 采样，有必要知道预训练覆盖更多帧是否能带来提升。表 14 的结果表明，预训练的不同采样方式差别并不大，16x4 采样在大部分条件下性能都较好。

左：不同数据集预训练。右：不同测试策略。

Pre-trained dataset scales：图 6 比较了不同规模数据预训练的结果，可以发现对于小模型，大数据集预训练的提升非常明显，而对于大模型则相差无几；

Testing strategies：图 7 比较了不同的测试策略，可以发现对于使用 dense 采样方式训练的场景相关数据集 Kinetics 而言，多 clip 测试方案较好，且 1x4 综合性能最优。对于使用 uniform 采样方式训练的时序相关数据集 Sth-Sth 而言，多 crop 测试方案较好，且 3x1 综合性能最好。

下游任务的自适应设计

下游改进

目标检测：表 15 比较了目标检测任务上，第三层采用不同类型 block 的结果。尽管在 1x 训练时，hybrid block 的性能比纯 global block 性能略差，但经过 3x 的充分训练后，hybrid block 的性能已经能和纯 global block 持平；

语义分割：表 16 比较了了语义分割任务上，第三层采用不同类型 block 的结果。可以发现更大的窗口大小，以及 global block 的使用都能明显提升性能，由于纯 global block 计算量较大，我们采用性能相近的 hybrid block；

姿态估计：表 17 分别比较了姿态估计任务上，第三层采用不同类型 block 的结果。由于图像分辨率较小，zero padding 消耗了更多的计算量。

可视化

图像分类与视频分类

目标检测、语义分割、姿态估计

写在最后的思考

过去一年多，研究者在视频模型设计上尝试了 CNN（CTNet，ICLR2021）、ViT（UniFormer，ICLR2022）以及 MLP（MorphMLP，arxiv）三大主流架构。总的来说，Transformer 风格的模块 + CNN 的层次化架构 + convolution 的局部建模 + DeiT 强大的训练策略，保证了模型的下限不会太低。但相比卷积以及线性层而言，自注意力的性价比仍是最高的，同等计算量尤其是小模型下，自注意力带来的性能提升明显，并且对大数据集预训练的迁移效果更好。

但传统 ViT 对不同分辨率输入并不友好，并且对大分辨率输入的计算量难以承受，这在 UniFormer 中都尽可能以简洁的方式解决，DWConv 有限制地引入，也并不会导致过多的显存开销与速度延迟，最后在不同的任务上都能取得很好地性能权衡。

本文 UniFormer 提供了一个尽可能简单的框架，研究者也希望后面的工作能在这个框架的基础上，去考虑视频中的运动信息、时空维度的冗余性、帧间的长时系建模等等更复杂的问题，实现更大的突破。

参考文献

1. Token Labeling https://github.com/zihangJiang/TokenLabeling

2. ViViT https://arxiv.org/abs/2103.15691

3. MobileNetV2 https://arxiv.org/abs/1801.04381

4. TimeSformer https://arxiv.org/abs/2102.05095

5. Swin Transformer https://arxiv.org/abs/2103.14030

6. CPE https://arxiv.org/abs/2102.10882

7. stand-alone https://arxiv.org/abs/1906.05909

8. DeiT https://github.com/facebookresearch/deit

9. Layer Scale https://arxiv.org/abs/2103.17239