在這篇論文中，來自蘋果的研究者提出了一種用於移動設備的輕量級通用視覺 transformer——MobileViT。該網絡在 ImageNet-1k 數據集上實現了 78.4% 的最佳精度，比 MobileNetv3 還要高 3.2%，而且訓練方法簡單。目前，該論文已被 ICLR 2022 接收。
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2110.02178.pdf
代碼鏈接：https://github.com/apple/ml-cvnets
輕量級卷積神經網絡（CNN）是移動設備機器視覺任務的首選。它們的空間歸納偏置允許它們在不同的視覺任務中，可以使用較少的參數進行視覺內容的學習表示。但是這些網絡在空間上是局部的。為了學習視覺內容的全局表示，要採用基於自注意力的視覺 transformer（ViT）。與 CNN 不同，ViT 是重量級的。在這篇文章中，作者提出了以下問題：是否有可能結合 CNN 和 ViT 的優勢，為移動設備機器視覺任務構建一個輕量級、低延遲的神經網絡模型？為了解決上面的問題，作者提出了 MobileViT——一種用於移動設備的輕量級通用視覺 transformer。MobileViT 從另一個角度介紹了使用 transformer 進行全局信息處理的方法。具體來說，MobileViT 使用張量對局部和全局信息進行有效地編碼（圖 1b 所示）。與 ViT 及其變體（有卷積和無卷積）不同，MobileViT 從不同的角度學習全局表示。標準卷積涉及三個操作：展開、局部處理和摺疊。MobileViT 使用 transformer 將卷積中的局部處理方式替換為全局處理。這使得 MobileViT 兼具 CNN 和 ViT 的特性。這使它可以用更少的參數和簡單的訓練方法（如基本增強）學習更好的表示。該研究首次證明，輕量級 ViT 可以通過簡單的訓練方法在不同的移動視覺任務中實現輕量級 CNN 級性能。對於大約 500-600 萬的參數，MobileViT 在 ImageNet-1k 數據集上實現了 78.4% 的最佳精度，比 MobileNetv3 還要高 3.2%，而且訓練方法簡單（MobileViT 與 MobileNetv3：300 vs 600 epoch；1024 vs 4096 batch size）。在高度優化的移動視覺任務的體系結構中，當 MobileViT 作為特徵主幹網絡時，性能顯著提高。如果將 MNASNet（Tan 等人，2019 年）替換為 MobileViT，作為 SSDLite（Sandler 等人，2018 年）的特徵主幹網絡，能生成更好的（+1.8%mAP）和更小的（1.8×）檢測網絡（圖 2）。如圖 1b 所示的 MobileViT 塊的作用是使用包含較少參數的輸入張量學習局部和全局信息。形式上，對於給定的輸入張量 X∈ R^(H×W×C)，MobileViT 應用一個 n×n 標準卷積層，然後是逐點（1×1）卷積層來生成 X_L∈ R^(H×W×d)。n×n 卷積層編碼局部空間信息，而逐點卷積通過學習輸入通道的線性組合將張量投影到高維空間（或 d 維，其中 d>C）。有了 MobileViT，我們希望在有效感受野為 H×W 的情況下對長程非局部依賴進行建模。目前研究最多的長程依賴建模方法之一是空洞卷積（dilated convolution）。然而，這種方法需要仔細選擇擴張率（dilation rate）。否則，權重將被應用於填充的零，而不是有效的空間區域（Yu&Koltun，2016；Chen 等人，2017；Mehta 等人，2018）。另一個候選的解決方案是自注意力（Wang 等人，2018 年；Ramachandran 等人，2019 年；Bello 等人，2019 年；Dosovitskiy 等人，2021 年）。在自注意力方法中，具有多頭自注意力的（ViT）已被證明對視覺識別任務是有效的。然而，ViT 是重量級的，並且模型優化能力低於標準，這是因為 ViT 缺少空間歸納偏置（肖等人，2021；格雷厄姆等人，2021）。為了讓 MobileViT 學習具有空間歸納偏置的全局表示，將 X_L 展開為 N 個非重疊 flattened patches X_U∈ R^(P×N×d)。這裡，P=wh，N=HW/P 是 patch 的數量，h≤ n 和 w≤ n 分別是 patch 的高度和寬度。對於每個 p∈ {1，···，P}，通過 transformer 對 patch 間的關係進行編碼以獲得 X_G∈ R^(P×N×d)：與丟失像素空間順序的 ViT 不同，MobileViT 既不會丟失 patch 順序，也不會丟失每個 patch 內像素的空間順序（圖 1b）。因此，我們可以摺疊 X_G∈ R^(P×N×d)以獲得 X_F∈ R^(H×W×d)。然後使用逐點卷積將 X_F 投影到低 C 維空間，並通過級聯操作與 X 組合。然後使用另一個 n×n 卷積層來融合這些連接的特徵。由於 X_U（p）使用卷積對 n×n 區域的局部信息進行編碼，X_G（p）對第 p 個位置的 p 個 patch 的全局信息進行編碼，所以 X_G 中的每個像素都可以對 X 中所有像素的信息進行編碼，如圖 4 所示。因此，MobileViT 的整體有效感受野為 H×W。標準卷積可以看作是三個連續操作：（1）展開，（2）矩陣乘法（學習局部表示）和（3）摺疊。MobileViT 與卷積相似，因為它也利用了相同的構建塊。MobileViT 用更深層的全局處理（transformer 層）取代卷積中的局部處理（矩陣乘法）。因此，MobileViT 具有類似卷積的特性（如空間偏置）。因此，MobileViT 塊可以被視為卷積 transformer 。作者有意簡單設計的優點就是，卷積和 transformer 的底層高效實現可以開箱即用，從而允許我們在不同的設備上使用 MobileViT，而無需任何額外的改動。MobileViT 使用標準卷積和 transformer 分別學習局部和全局表示。相關的研究作（如 Howard et al.，2017；Mehta et al.，2021a）表明，使用這些層設計的網絡量級很重，因此自然會產生一個問題：為什麼 MobileViT 的量級很輕？作者認為，問題主要在於學習 transformer 的全局表示。對於給定的 patch，之前的研究是（如 Touvron 等人，2021a；Graham 等人，2021）通過學習像素的線性組合將空間信息轉換為潛在信息（圖 1a）。然後，通過使用 transformer 學習 patch 間的信息，對全局信息進行編碼。因此，這些模型失去了 CNN 固有的圖像特定歸納偏置。因此，它們需要更強的能力來學習視覺表示。這就導致這些網絡模型既深又寬。與這些模型不同，MobileViT 使用卷積和 transformer 的方式是，生成的 MobileViT 既具有類似卷積的屬性，又同時允許全局處理。這種建模能力使我們能夠設計淺層和窄層的 MobileViT 模型，因此最終的模型很輕。與使用 L=12 和 d=192 的基於 ViT 的模型 DeIT 相比，MobileViT 模型分別在大小為 32×32、16×16 和 8×8 的空間層次上使用 L={2,4,3}和 d={96,120,144}，產生的 MobileViT 網絡比 DeIT 網絡更快（1.85×）、更小（2×）、更好（+1.8%）（表 3 所示）。MobileViT 和 ViTs（圖 1a）中多頭自注意力的計算成本分別為 O（N^2Pd）和 O（N^2d）。理論上 MobileViT 效率是比 ViTs 低的。然而在實踐中，MobileViT 實際比 ViTs 更高效。在 ImageNet-1K 數據集上，與 DeIT 相比，MobileViT 的 FLOPs 減少了一半，並且精確度提高了 1.8%（表 3 所示）。這是因為輕量級設計（前面討論）的原因。作者設計的網絡也是受到輕量級 CNN 理念的啟發。以三種不同的網絡大小（S:small、XS:extra-small 和 XXS:extra-extra-small）訓練 MobileViT 模型，這些網絡通常用於移動視覺任務（圖 3c）。MobileViT 中的初始層是一個 3×3 的標準卷積，然後是 MobileNetv2（或 MV2）塊和 MobileViT 塊（圖 1b 和 §A）。使用 Swish（Elfwing 等人，2018）作為激活函數。按照 CNN 模型，在 MobileViT 塊中使用 n=3。特徵映射的空間維度通常是 2 和 h、w 的倍數≤ n。因此在所有空間級別設置 h=w=2。MobileViT 網絡中的 MV2 模塊主要負責下採樣。因此，這些區塊在 MobileViT 網絡中是淺而窄的。圖 3d 中 MobileViT 的空間水平參數分布進一步表明，在不同的網絡配置中，MV2 塊對網絡參數的貢獻非常小.圖 6a 顯示，在不同的網絡規模（MobileNet v1（Howard et al.，2017）、MobileNet v2（Sandler et al.，2018）、ShuffleNet v2（Ma et al.，2018）、ESPNetv2（Mehta et al.，2019）和 MobileNet v3（Howard et al.，2019））中，MobileNet 在性能上優於輕量級 CNN。對於大約 250 萬個參數的模型（圖 6b），在 ImageNet1k 驗證集上，MobileViT 的性能比 MobileNetv2 好 5%，比 ShuffleNetv2 好 5.4%，比 MobileNetv3 好 7.4%。圖 6c 進一步表明，MobileViT 的性能優於重量級 CNN（ResNet（He 等人，2016 年）、DenseNet（Huang 等人，2017 年）、ResNet SE（Hu 等人，2018 年）和 EfficientNet（Tan&Le，2019a））。對於類似數量的參數，MobileViT 比 EfficientNet 的準確度高 2.1%。
圖 7 將 MobileViT 與在 ImageNet-1k 未蒸餾數據集上從頭開始訓練的 ViT 變體進行了比較（DeIT（Touvron et al.，2021a）、T2T（Yuan et al.，2021b）、PVT（Wang et al.，2021）、CAIT（Touvron et al.，2021b）、DeepViT（Zhou et al.，2021）、CeiT（Yuan et al.，2021a）、CrossViT（Chen et al.，2021a）、LocalViT（Li et al.，2021）、PiT（Heo et al.，2021），ConViT（d』Ascoli 等人，2021 年）、ViL（Zhang 等人，2021 年）、BoTNet（Srinivas 等人，2021 年）和 Mobile-former（Chen 等人，2021b 年）。不像 ViT 變體顯著受益於深層數據增強（例如，PiT w / 基礎與高級：72.4（R4）與 78.1（R17）；圖 7b），MobileViT 通過更少的參數和基本的增強實現了更好的性能。例如，MobileViT 只有 DeIT 的 1/2.5 大小，但性能比 DeIT 好 2.6%（圖 7b 中的 R3 和 R8）。表 1a 顯示，對於相同的輸入分辨率 320×320，使用 MobileViT 的 SSDLite 優於使用其他輕量級 CNN 模型（MobileNetv1/v2/v3、MNASNet 和 MixNet）的 SSDLite。此外，使用 MobileViT 的 SSDLite 性能優於使用重型主幹網絡的標準 SSD-300，同時學習的參數也明顯減少（表 1b）。移動語義分割：從表 2 可見，使用 MobileViT 的特徵主幹網絡比 DeepLabv3 更小、更好。輕量級和低延遲的網絡對於實現移動視覺應用非常重要。為了證明 MobileViT 對此類應用的有效性，使用公開的 CoreMLTools（2021 年）將預先訓練的全精度 MobileViT 模型轉換為 CoreML。然後在移動設備 (iPhone12) 上測試它們的推理時間（平均超 100 次迭代）。圖 8 顯示了 MobileViT 網絡在三個不同任務上的推斷時間，其中兩個 patch 大小設置（Config-A: 2, 2, 2 和 Config-B: 8, 4, 2）。
©THE END
轉載請聯繫本公眾號獲得授權
投稿或尋求報道：content@jiqizhixin.com
留言列表