VIT 论文解读_论文中 de-facto-优快云博客

摘要

尽管Transformer架构已经成为自然语言处理任务的事实标准（de-facto standard），但其在计算机视觉领域的应用仍然有限。在视觉任务中，注意力机制（attention）通常与卷积网络（CNN）结合使用，或者仅用来替换卷积网络中的某些组件，同时保留CNN的整体结构。我们证明了，这种对CNN的依赖并非必要，直接将纯粹的Transformer应用于图像块（patch）序列，也能在图像分类任务中表现出色。

当在大规模数据上进行预训练，并迁移到多个中型或小型图像识别基准（如ImageNet、CIFAR-100、VTAB等）时，Vision Transformer（ViT） 在性能上与最先进的卷积网络相比表现优异，同时训练所需的计算资源显著减少。

1 INTRODUCTION

背景：Transformer在NLP中的成功

基于自注意力机制的架构，特别是Transformer（Vaswani等人，2017年提出），已经成为自然语言处理（NLP）领域的首选模型。主流方法是在大型文本语料库上进行预训练，然后在较小的任务特定数据集上进行微调（Devlin等人，2019年）。
得益于Transformer的计算效率和可扩展性，训练规模空前的模型成为可能，例如拥有超过1000亿参数的模型（Brown等人，2020年；Lepikhin等人，2020年）。随着模型规模和数据集的增长，模型性能尚未出现饱和的迹象。

在计算机视觉中的现状

在计算机视觉领域，卷积架构（CNN）仍然占据主导地位（LeCun等人，1989年；Krizhevsky等人，2012年；He等人，2016年）。
受NLP领域成功的启发，许多研究尝试将CNN与自注意力结合（Wang等人，2018年；Carion等人，2020年），甚至完全用自注意力替代卷积（Ramachandran等人，2019年；Wang等人，2020年a）。然而，这些模型在现代硬件加速器上由于使用了特殊的注意力模式，尚未被有效扩展。因此，在大规模图像识别任务中，经典的ResNet等架构（Mahajan等人，2018年；Xie等人，2020年；Kolesnikov等人，2020年）仍然是主流的最先进方法。

研究目标与方法

受Transformer在NLP中扩展成功的启发，我们尝试将一个标准的Transformer直接应用于图像任务，尽可能少地修改模型结构。
具体方法是，将图像分割成小块（patches），然后将这些图像块的线性嵌入序列作为输入提供给Transformer。
在这种设置下，图像块被视为与NLP任务中的“单词”（tokens）相同。我们以监督学习的方式对模型进行训练，用于图像分类。

初步实验结果

在中等规模的数据集（如ImageNet）上，使用不强正则化的情况下训练，这些模型的准确率比同等规模的ResNet低几个百分点。这种看似令人失望的结果是可以预期的，因为Transformer缺乏一些CNN固有的归纳偏置（如平移等变性和局部性），因此当训练数据不足时，泛化性能较差。

大规模数据的影响

然而，当模型在更大规模的数据集（1400万至3亿张图像）上训练时，情况发生了变化。我们发现大规模训练可以弥补归纳偏置的不足。
经过足够规模的预训练后，ViT在数据较少的任务上迁移时表现出色。当在公共ImageNet-21k数据集或内部JFT-300M数据集上预训练时，ViT在多个图像识别基准上达到了或超过了当前的最先进水平。
具体结果：

ImageNet：88.55% 准确率
ImageNet-ReaL：90.72%
CIFAR-100：94.55%
VTAB（19个任务）：77.63%

2 RELATED WORK

Transformer在NLP与视觉中的差异

Transformer在NLP中的成功主要依赖于文本的离散性和序列性。然而，在图像处理中，直接应用自注意力会导致计算成本过高，因为图像像素数量远远多于语言中的单词或字符。

自注意力的优化方法

研究者通过引入局部注意力、稀疏注意力和块状注意力等近似方法，减少全局计算量。这些方法虽然有效，但实现复杂度较高，且对硬件加速器的适配存在困难。

ViT的创新点

ViT在方法上相比Cordonnier等人的研究更简单，直接使用较大的图像块（而非2×2像素块）并应用全局自注意力。
ViT通过大规模数据预训练，实现了在多个基准数据集上的竞争力甚至超越CNN的表现。

与iGPT的对比

iGPT在降分辨率和色彩空间缩减后的图像上进行无监督训练，而ViT直接处理原始分辨率的图像块，并采用有监督的分类任务。这使得ViT在高分辨率图像分类任务中具有更好的适用性和性能。

大规模数据的重要性

ViT的成功依赖于大规模预训练数据（如ImageNet-21k和JFT-300M）。大数据集不仅能够弥补Transformer缺乏归纳偏置的缺陷，还能够在迁移学习中展现强大的泛化能力。

图1：模型概览
我们将图像分割为固定大小的图像块，对每个图像块进行线性嵌入，添加位置嵌入（position embeddings），然后将生成的向量序列输入到标准的Transformer编码器中。
为了进行分类，我们采用标准方法，在序列中添加一个可学习的“分类标记”（classification token）。
Transformer编码器的示意图受Vaswani等人（2017年）的启发。