ResT: An Efficient Transformer for Visual Recognition

[175****1239]

REST：一种高效的视觉识别transformer

Abstract

本文提出了一种高效的多尺度视觉转换器REST，它可以作为图像识别的通用主干。与已有的利用标准变换器块来处理固定分辨率的原始图像的Transformer方法不同，本文的方法具有以下优点：(1)构建了一种内存高效的多头自关注算法，它通过简单的深度卷积来压缩内存，并在保持多头多样性的同时投影跨注意头维度的交互作用；(2)位置编码被构造为空间注意，更灵活，可以处理任意大小的输入图像，而不需要内插或微调；(3)不再在每个阶段开始时直接进行标记化tokenization，而是将补丁嵌入为在标记图上跨步的重叠卷积运算堆栈。

REST

Rethinking of Transformer Block

标准的transformer块由MSA和FFN组成，每个子层采用残差连接。
对于token输入: $x\in R^{n\times d_m}$，where，n表示空间维度，$d_m$表示通道维度
每个transformer的输出为：$y=x’+FFN(LN(x’))$，and $x’=x+MSA(LN(x))$

MSA

首先通过将三组投影映射于输入来获取Q，K，V。每个投影由将$d_m$维输入映射到$d_k$维空间的K的线性层(头部)组成，其中$d_k=\frac{d_m}{k}$是头部维度。MSA的计算代价为$O(2d_m{n}^2+4d_m^{2}n)$

MSA有两个缺点：MSA的计算量与$d_m$或n成平方关系，导致训练和推理的开销很大；MSA中的每个头部只负责嵌入维度的一个子集，这可能会影响网络的性能，特别是每个头部的token嵌入维度较小时。
为了压缩内存，将2D输入token $x\in R^{n\times d_m}$眼空间维度重塑为3D token $\stackrel{\wedge }{x}\in R^{d_m\times h\times w}$，然后送到深度卷积运算。

启示

• 这种注意力的是由NLP引申过去的，那这种方法是不是可以用来解决NLP任务中token序列过长导致复杂度很高的问题呢，可以看看相关的论文降低MSA的复杂度是很有必要的。