【GiantPandaCV】图解swin transformer
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引言
目前Transformer应用到图像领域主要有两大挑战:
- 视觉实体变化大,在不同场景下视觉Transformer性能未必很好
- 图像分辨率高,像素点多,Transformer基于全局自注意力的计算导致计算量较大
针对上述两个问题,我们提出了一种包含滑窗操作,具有层级设计的Swin Transformer。
其中滑窗操作包括不重叠的local window,和重叠的cross-window。将注意力计算限制在一个窗口中,一方面能引入CNN卷积操作的局部性,另一方面能节省计算量。
Swin-T和ViT在各大图像任务上,Swin Transformer都具有很好的性能。
本文比较长,会根据官方的开源代码(https://github.com/microsoft/Swin-Transformer)进行讲解,有兴趣的可以去阅读下论文原文(https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf)。
整体架构
我们先看下Swin Transformer的整体架构
Swin Transformer整体架构整个模型采取层次化的设计,一共包含4个Stage,每个stage都会缩小输入特征图的分辨率,像CNN一样逐层扩大感受野。
- 在输入开始的时候,做了一个
Patch Embedding
,将图片切成一个个图块,并嵌入到Embedding
。 - 在每个Stage里,由
Patch Merging
和多个Block组成。 - 其中
Patch Merging
模块主要在每个Stage一开始降低图片分辨率。 - 而Block具体结构如右图所示,主要是
LayerNorm
,MLP
,Window Attention
和Shifted Window Attention
组成 (为了方便讲解,我会省略掉一些参数)
class SwinTransformer(nn.Module): def __init__(...): super().__init__() ... # absolute position embedding if self.ape: self.absolute_pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_patches, embed_dim)) self.pos_drop = nn.Dropout(p=drop_rate) # build layers self.layers = nn.ModuleList() for i_layer in range(self.num_layers): layer = BasicLayer(...) self.layers.append(layer) self.norm = norm_layer(self.num_features) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.head = nn.Linear(self.num_features, num_classes) if num_classes > 0 else nn.Identity() def forward_features(self, x): x = self.patch_embed(x) if self.ape: x = x + self.absolute_pos_embed x = self.pos_drop(x) for layer in self.layers: x = layer(x) x = self.norm(x) # B L C x = self.avgpool(x.transpose(1, 2)) # B C 1 x = torch.flatten(x, 1) return x def forward(self, x): x = self.forward_features(x) x = self.head(x) return x
其中有几个地方处理方法与ViT不同:
- ViT在输入会给embedding进行位置编码。而Swin-T这里则是作为一个可选项(self.ape),Swin-T是在计算Attention的时候做了一个相对位置编码
- ViT会单独加上一个可学习参数,作为分类的token。而Swin-T则是直接做平均,输出分类,有点类似CNN最后的全局平均池化层
接下来我们看下各个组件的构成
Patch Embedding
在输入进Block前,我们需要将图片切成一个个patch,然后嵌入向量。
具体做法是对原始图片裁成一个个 window_size * window_size的窗口大小,然后进行嵌入。
这里可以通过二维卷积层,将stride,kernelsize设置为window_size大小。设定输出通道来确定嵌入向量的大小。最后将H,W维度展开,并移动到第一维度
import torch import torch.nn as nn class PatchEmbed(nn.Module): def __init__(self, img_size=224, patch_size=4, in_chans=3, embed_dim=96, norm_layer=None): super().__init__() img_size = to_2tuple(img_size) # -> (img_size, img_size) patch_size = to_2tuple(patch_size) # -> (patch_size, patch_size) patches_resolution = [img_size[0] // patch_size[0], img_size[1] // patch_size[1]] self.img_size = img_size self.patch_size = patch_size self.patches_resolution = patches_resolution self.num_patches = patches_resolution[0] * patches_resolution[1] self.in_chans = in_chans self.embed_dim = embed_dim self.proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) if norm_layer is not None: self.norm = norm_layer(embed_dim) else: self.norm = None def forward(self, x): # 假设采取默认参数 x = self.proj(x) # 出来的是(N, 96, 224/4, 224/4) x = torch.flatten(x, 2) # 把HW维展开,(N, 96, 56*56) x = torch.transpose(x, 1, 2) # 把通道维放到最后 (N, 56*56, 96) if self.norm is not None: x = self.norm(x) return x
Patch Merging
该模块的作用是在每个Stage开始前做降采样,用于缩小分辨率,调整通道数 进而形成层次化的设计,同时也能节省一定运算量。
在CNN中,则是在每个Stage开始前用
stride=2
的卷积/池化层来降低分辨率。每次降采样是两倍,因此在行方向和列方向上,间隔2选取元素。
然后拼接在一起作为一整个张量,最后展开。此时通道维度会变成原先的4倍(因为H,W各缩小2倍),此时再通过一个全连接层再调整通道维度为原来的两倍
class PatchMerging(nn.Module): def __init__(self, input_resolution, dim, norm_layer=nn.LayerNorm): super().__init__() self.input_resolution = input_resolution self.dim = dim self.reduction = nn.Linear(4 * dim, 2 * dim, bias=False) self.norm = norm_layer(4 * dim) def forward(self, x): """ x: B, H*W, C """ H, W = self.input_resolution B, L, C = x.shape assert L == H * W, "input feature has wrong size" assert H % 2 == 0 and W % 2 == 0, f"x size ({H}*{W}) are not even." x = x.view(B, H, W, C) x0 = x[:, 0::2, 0::2, :] # B H/2 W/2 C x1 = x[:, 1::2, 0::2, :] # B H/2 W/2 C x2 = x[:, 0::2, 1::2, :] # B H/2 W/2 C x3 = x[:, 1::2, 1::2, :] # B H/2 W/2 C x = torch.cat([x0, x1, x2, x3], -1) # B H/2 W/2 4*C x = x.view(B, -1, 4 * C) # B H/2*W/2 4*C x = self.norm(x) x = self.reduction(x) return x
下面是一个示意图(输入张量N=1, H=W=8, C=1,不包含最后的全连接层调整)
个人感觉这像是PixelShuffle的反操作
Window Partition/Reverse
window partition
函数是用于对张量划分窗口,指定窗口大小。将原本的张量从N H W C
, 划分成num_windows*B, window_size, window_size, C
,其中num_windows = H*W / window_size
,即窗口的个数。而window reverse
函数则是对应的逆过程。这两个函数会在后面的Window Attention
用到。def window_partition(x, window_size): B, H, W, C = x.shape x = x.view(B, H // window_size, window_size, W // window_size, window_size, C) windows = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(-1, window_size, window_size, C) return windows def window_reverse(windows, window_size, H, W): B = int(windows.shape[0] / (H * W / window_size / window_size)) x = windows.view(B, H // window_size, W // window_size, window_size, window_size, -1) x = x.permute(0, 1, 3, 2, 4, 5).contiguous().view(B, H, W, -1) return x
Window Attention
这是这篇文章的关键。传统的Transformer都是基于全局来计算注意力的,因此计算复杂度十分高。而Swin Transformer则将注意力的计算限制在每个窗口内,进而减少了计算量。
我们先简单看下公式
主要区别是在原始计算Attention的公式中的Q,K时加入了相对位置编码。后续实验有证明相对位置编码的加入提升了模型性能。class WindowAttention(nn.Module): r""" Window based multi-head self attention (W-MSA) module with relative position bias. It supports both of shifted and non-shifted window. Args: dim (int): Number of input channels. window_size (tuple[int]): The height and width of the window. num_heads (int): Number of attention heads. qkv_bias (bool, optional): If True, add a learnable bias to query, key, value. Default: True qk_scale (float | None, optional): Override default qk scale of head_dim ** -0.5 if set attn_drop (float, optional): Dropout ratio of attention weight. Default: 0.0 proj_drop (float, optional): Dropout ratio of output. Default: 0.0 """ def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_bias=True, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().__init__() self.dim = dim self.window_size = window_size # Wh, Ww self.num_heads = num_heads # nH head_dim = dim // num_heads # 每个注意力头对应的通道数 self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 # define a parameter table of relative position bias self.relative_position_bias_table = nn.Parameter( torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads)) # 设置一个形状为(2*(Wh-1) * 2*(Ww-1), nH)的可学习变量,用于后续的位置编码 self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) # 相关位置编码...
下面我把涉及到相关位置编码的逻辑给单独拿出来,这部分比较绕
首先QK计算出来的Attention张量形状为
(numWindows*B, num_heads, window_size*window_size, window_size*window_size)
。而对于Attention张量来说,以不同元素为原点,其他元素的坐标也是不同的,以
window_size=2
为例,其相对位置编码如下图所示
相对位置编码示例首先我们利用torch.arange和torch.meshgrid函数生成对应的坐标,这里我们以windowsize=2为例子
coords_h = torch.arange(self.window_size[0]) coords_w = torch.arange(self.window_size[1]) coords = torch.meshgrid([coords_h, coords_w]) # -> 2*(wh, ww) """ (tensor([[0, 0], [1, 1]]), tensor([[0, 1], [0, 1]])) """
然后堆叠起来,展开为一个二维向量
coords = torch.stack(coords) # 2, Wh, Ww coords_flatten = torch.flatten(coords, 1) # 2, Wh*Ww """ tensor([[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]]) """
利用广播机制,分别在第一维,第二维,插入一个维度,进行广播相减,得到
2, wh*ww, wh*ww
的张量relative_coords_first = coords_flatten[:, :, None] # 2, wh*ww, 1 relative_coords_second = coords_flatten[:, None, :] # 2, 1, wh*ww relative_coords = relative_coords_first - relative_coords_second # 最终得到 2, wh*ww, wh*ww 形状的张量
因为采取的是相减,所以得到的索引是从负数开始的,我们加上偏移量,让其从0开始。
relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous() # Wh*Ww, Wh*Ww, 2 relative_coords[:, :, 0] += self.window_size[0] - 1 relative_coords[:, :, 1] += self.window_size[1] - 1
后续我们需要将其展开成一维偏移量。而对于(1,2)和(2,1)这两个坐标。在二维上是不同的,但是通过将x,y坐标相加转换为一维偏移的时候,他的偏移量是相等的。
展开成一维偏移量所以最后我们对其中做了个乘法操作,以进行区分
relative_coords[:, :, 0] *= 2 * self.window_size[1] - 1
offset multiply然后再最后一维上进行求和,展开成一个一维坐标,并注册为一个不参与网络学习的变量
relative_position_index = relative_coords.sum(-1) # Wh*Ww, Wh*Ww self.register_buffer("relative_position_index", relative_position_index)
接着我们看前向代码
def forward(self, x, mask=None): """ Args: x: input features with shape of (num_windows*B, N, C) mask: (0/-inf) mask with shape of (num_windows, Wh*Ww, Wh*Ww) or None """ B_, N, C = x.shape qkv = self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] # make torchscript happy (cannot use tensor as tuple) q = q * self.scale attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view( self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1) # Wh*Ww,Wh*Ww,nH relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() # nH, Wh*Ww, Wh*Ww attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0) # (1, num_heads, windowsize, windowsize) if mask is not None: # 下文会分析到 ... else: attn = self.softmax(attn) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C) x = self.proj(x) x = self.proj_drop(x) return x
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首先输入张量形状为 numWindows*B, window_size * window_size, C(后续会解释)
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然后经过self.qkv这个全连接层后,进行reshape,调整轴的顺序,得到形状为3, numWindowsB, num_heads, window_sizewindow_size, c//num_heads,并分配给q,k,v。
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根据公式,我们对q乘以一个scale缩放系数,然后与k(为了满足矩阵乘要求,需要将最后两个维度调换)进行相乘。得到形状为(numWindowsB, num_heads, window_sizewindow_size, window_size*window_size)的attn张量
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之前我们针对位置编码设置了个形状为(2window_size-12window_size-1, numHeads)的可学习变量。我们用计算得到的相对编码位置索引self.relative_position_index选取,得到形状为(window_sizewindow_size, window_size*window_size, numHeads)的编码,加到attn张量上
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暂不考虑mask的情况,剩下就是跟transformer一样的softmax,dropout,与V矩阵乘,再经过一层全连接层和dropout
Shifted Window Attention
前面的Window Attention是在每个窗口下计算注意力的,为了更好的和其他window进行信息交互,Swin Transformer还引入了shifted window操作。
Shift Window左边是没有重叠的Window Attention,而右边则是将窗口进行移位的Shift Window Attention。可以看到移位后的窗口包含了原本相邻窗口的元素。但这也引入了一个新问题,即window的个数翻倍了,由原本四个窗口变成了9个窗口。
在实际代码里,我们是通过对特征图移位,并给Attention设置mask来间接实现的。能在保持原有的window个数下,最后的计算结果等价。
特征图移位操作
代码里对特征图移位是通过
torch.roll
来实现的,下面是示意图
shift操作如果需要reverse cyclic shift的话只需把参数shifts设置为对应的正数值。
Attention Mask
我认为这是Swin Transformer的精华,通过设置合理的mask,让
Shifted Window Attention
在与Window Attention
相同的窗口个数下,达到等价的计算结果。首先我们对Shift Window后的每个窗口都给上index,并且做一个
roll
操作(window_size=2, shift_size=1)
Shift window index我们希望在计算Attention的时候,让具有相同index QK进行计算,而忽略不同index QK计算结果。
最后正确的结果如下图所示
Shift Attention而要想在原始四个窗口下得到正确的结果,我们就必须给Attention的结果加入一个mask(如上图最右边所示)
相关代码如下:
if self.shift_size > 0: # calculate attention mask for SW-MSA H, W = self.input_resolution img_mask = torch.zeros((1, H, W, 1)) # 1 H W 1 h_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) w_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) cnt = 0 for h in h_slices: for w in w_slices: img_mask[:, h, w, :] = cnt cnt += 1 mask_windows = window_partition(img_mask, self.window_size) # nW, window_size, window_size, 1 mask_windows = mask_windows.view(-1, self.window_size * self.window_size) attn_mask = mask_windows.unsqueeze(1) - mask_windows.unsqueeze(2) attn_mask = attn_mask.masked_fill(attn_mask != 0, float(-100.0)).masked_fill(attn_mask == 0, float(0.0))
以上图的设置,我们用这段代码会得到这样的一个mask
tensor([[[[[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0.]]], [[[ 0., -100., 0., -100.], [-100., 0., -100., 0.], [ 0., -100., 0., -100.], [-100., 0., -100., 0.]]], [[[ 0., 0., -100., -100.], [ 0., 0., -100., -100.], [-100., -100., 0., 0.], [-100., -100., 0., 0.]]], [[[ 0., -100., -100., -100.], [-100., 0., -100., -100.], [-100., -100., 0., -100.], [-100., -100., -100., 0.]]]]])
在之前的window attention模块的前向代码里,包含这么一段
if mask is not None: nW = mask.shape[0] attn = attn.view(B_ // nW, nW, self.num_heads, N, N) + mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0) attn = attn.view(-1, self.num_heads, N, N) attn = self.softmax(attn)
将mask加到attention的计算结果,并进行softmax。mask的值设置为-100,softmax后就会忽略掉对应的值
Transformer Block整体架构
Transformer Block架构两个连续的Block架构如上图所示,需要注意的是一个Stage包含的Block个数必须是偶数,因为需要交替包含一个含有
Window Attention
的Layer和含有Shifted Window Attention
的Layer。我们看下Block的前向代码
def forward(self, x): H, W = self.input_resolution B, L, C = x.shape assert L == H * W, "input feature has wrong size" shortcut = x x = self.norm1(x) x = x.view(B, H, W, C) # cyclic shift if self.shift_size > 0: shifted_x = torch.roll(x, shifts=(-self.shift_size, -self.shift_size), dims=(1, 2)) else: shifted_x = x # partition windows x_windows = window_partition(shifted_x, self.window_size) # nW*B, window_size, window_size, C x_windows = x_windows.view(-1, self.window_size * self.window_size, C) # nW*B, window_size*window_size, C # W-MSA/SW-MSA attn_windows = self.attn(x_windows, mask=self.attn_mask) # nW*B, window_size*window_size, C # merge windows attn_windows = attn_windows.view(-1, self.window_size, self.window_size, C) shifted_x = window_reverse(attn_windows, self.window_size, H, W) # B H' W' C # reverse cyclic shift if self.shift_size > 0: x = torch.roll(shifted_x, shifts=(self.shift_size, self.shift_size), dims=(1, 2)) else: x = shifted_x x = x.view(B, H * W, C) # FFN x = shortcut + self.drop_path(x) x = x + self.drop_path(self.mlp(self.norm2(x))) return x
整体流程如下
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先对特征图进行LayerNorm
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通过
self.shift_size
决定是否需要对特征图进行shift -
然后将特征图切成一个个窗口
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计算Attention,通过
self.attn_mask
来区分``Window Attention还是
Shift Window Attention` -
将各个窗口合并回来
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如果之前有做shift操作,此时进行
reverse shift
,把之前的shift操作恢复 -
做dropout和残差连接
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再通过一层LayerNorm+全连接层,以及dropout和残差连接
实验结果
实验结果在ImageNet22K数据集上,准确率能达到惊人的86.4%。另外在检测,分割等任务上表现也很优异,感兴趣的可以翻看论文最后的实验部分。
总结
这篇文章创新点很棒,引入window这一个概念,将CNN的局部性引入,还能控制模型整体计算量。在Shift Window Attention部分,用一个mask和移位操作,很巧妙的实现计算等价。作者的代码也写得十分赏心悦目,推荐阅读!
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转载来源:公众号【GiantPandaCV】
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