極客號（Daydx.com）10月2日 消息:最近，視覺Transformer（ViT）成為各類視覺任務如物體識別和圖片分類的有效架構。這是因為自注意力可以從圖片中提取全局信息，而卷積核大小限制了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)只能提取局部信息。隨著ViT模型和數(shù)據(jù)集規(guī)模的增大，相比CNN具有更好的擴展性。但在輕量級模型上，由于缺乏某些歸納偏置，CNN優(yōu)于ViT。
自注意力的二次復雜度導致ViT計算成本潛在很高，構建輕量高效的ViT并不容易。為此，提出金字塔結(jié)構，將模型分為多個階段，每階段令牌數(shù)減少，通道數(shù)增加，以構建更輕量高效的ViT。簡化自注意力結(jié)構以減輕其復雜度，但以犧牲注意力有效性為代價。一個典型策略是下采樣自注意力的key和value，減少參與注意力過程的令牌數(shù)。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2309.12424
本研究中，華東師范大學和阿里巴巴集團的研究人員提出了緊湊高效的視覺Transformer模型DualToken-ViT。他們的方法使用卷積和自注意力聯(lián)合提取局部和全局信息，再將兩者輸出融合形成有效的注意力結(jié)構。盡管窗口自注意力也可以提取局部信息，但他們發(fā)現(xiàn)，在輕量模型上卷積更有效。他們采用逐步下采樣的方式生成key和value特征圖，在下采樣過程中保留更多信息，降低自注意力在傳播全局信息時的計算成本。
此外，他們在每個級別使用位置感知全局令牌來提高全局數(shù)據(jù)質(zhì)量。與標準全局令牌不同，他們的位置感知全局令牌還可以維護和傳遞圖像位置信息，在視覺任務中為模型提供優(yōu)勢。如圖1所示，圖像中的關鍵令牌與位置感知全局令牌中的對應令牌產(chǎn)生了更大的相關性。
總之，他們的貢獻有:1）提出了緊湊高效的視覺Transformer模型DualToken-ViT，通過卷積和自注意力的優(yōu)勢實現(xiàn)有效的注意力結(jié)構;2)提出位置感知全局令牌，通過圖像位置信息來增強全局信息;3)DualToken-ViT在相同F(xiàn)LOPs下在多個視覺任務上表現(xiàn)最好。
