在最近的計(jì)算機(jī)視覺研究中，ViT的出現(xiàn)迅速改變了各種架構(gòu)設(shè)計(jì)工作:ViT利用自然語言處理中的Self-Attention實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的圖像分類性能，MLP-Mixer利用簡(jiǎn)單的多層感知器也實(shí)現(xiàn)了具有競(jìng)爭(zhēng)性的結(jié)果。相比之下，一些研究也表明，精心設(shè)計(jì)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)可以實(shí)現(xiàn)媲美ViT的先進(jìn)性能，而無需借助這些新想法。在這種背景下，人們對(duì)什么是適合于計(jì)算機(jī)視覺的歸納偏差越來越感興趣。

在這里，作者提出Sequencer，一個(gè)全新且具有競(jìng)爭(zhēng)性的架構(gòu)，可以替代ViT，為分類問題提供了一個(gè)全新的視角。與ViT不同，Sequencer使用LSTM(而不是Self-Attention)對(duì)遠(yuǎn)程依賴關(guān)系進(jìn)行建模。

作者還提出了一個(gè)二維的Sequencer模塊，其中一個(gè)LSTM被分解成垂直和水平的LSTM，以提高性能。

雖然結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，但是經(jīng)過實(shí)驗(yàn)表明，Sequencer的表現(xiàn)令人印象深刻:Sequencer2D-L在ImageNet-1K上僅使用54M參數(shù)，實(shí)現(xiàn)84.6%的top-1精度。不僅如此，作者還證明了它在雙分辨率波段上具有良好的可遷移性和穩(wěn)健性。

1背景

Vision Transformer成功的原因被認(rèn)為是由于Self-Attention建模遠(yuǎn)程依賴的能力。然而，Self-Attention對(duì)于Transformer執(zhí)行視覺任務(wù)的有效性有多重要還不清楚。事實(shí)上，只基于多層感知器(MLPs)的MLP-Mixer被提議作為ViTs的一個(gè)有吸引力的替代方案。

此外，一些研究表明，精心設(shè)計(jì)的CNN在計(jì)算機(jī)視覺方面仍有足夠的競(jìng)爭(zhēng)力。因此，確定哪些架構(gòu)設(shè)計(jì)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)具有內(nèi)在的有效性是當(dāng)前研究的一大熱點(diǎn)。本文通過提出一種新穎的、具有競(jìng)爭(zhēng)力的替代方案，為這一問題提供了一個(gè)新的視角。

本文提出了Sequencer體系結(jié)構(gòu)，使用LSTM(而不是Self-Attention)進(jìn)行序列建模。Sequencer的宏觀架構(gòu)設(shè)計(jì)遵循ViTs，迭代地應(yīng)用Token Mixing和Channel Mixing，但Self-Attention被基于LSTMs的Self-Attention層取代。特別是，Sequencer使用BiLSTM作為一個(gè)構(gòu)建塊。簡(jiǎn)單的BiLSTM表現(xiàn)出一定的性能水平，而Sequencer可以通過使用類似Vision Permutator(ViP)的思想進(jìn)一步提高。ViP的關(guān)鍵思想是平行處理垂直軸和水平軸。

作者還引入了2個(gè)BiLSTM，用于并行處理上/下和左/右方向。這種修改提高了Sequencer的效率和準(zhǔn)確性，因?yàn)檫@種結(jié)構(gòu)減少了序列的長(zhǎng)度，并產(chǎn)生一個(gè)有空間意義的感受野。

在ImageNet-1K數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練時(shí)，新的Sequencer架構(gòu)的性能優(yōu)于類似規(guī)模的Swin和ConvNeXt等高級(jí)架構(gòu)。它還優(yōu)于其他無注意力和無CNN的架構(gòu)，如MLP-Mixer和GFNet，使Sequencer在視覺任務(wù)中的Self-Attention具有吸引力的新替代方案。

值得注意的是，Sequencer還具有很好的領(lǐng)域穩(wěn)健性以及尺度穩(wěn)定性，即使在推理過程中輸入的分辨率增加了一倍，也能強(qiáng)烈防止精度退化。此外，對(duì)高分辨率數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)的Sequencer可以達(dá)到比Swin-B更高的精度。在峰值內(nèi)存上，在某些情況下，Sequencer往往比ViTs和cnn更經(jīng)濟(jì)。雖然由于遞歸，Sequencer需要比其他模型更多的FLOPs，但更高的分辨率提高了峰值內(nèi)存的相對(duì)效率，提高了在高分辨率環(huán)境下的精度/成本權(quán)衡。因此，Sequencer作為一種實(shí)用的圖像識(shí)別模型也具有吸引人的特性。

2全新范式

2.1 LSTM的原理

LSTM是一種特殊的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)，用于建模序列的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。Plain LSTM有一個(gè)輸入門，它控制存儲(chǔ)輸入，一個(gè)控制前單元狀態(tài)的遺忘的遺忘門，以及一個(gè)輸出門，它控制當(dāng)前單元狀態(tài)的單元輸出。普通LSTM的公式如下：

其中σ是logistic sigmoid function，是Hadamard product。

BiLSTM對(duì)于預(yù)期相互依賴的序列是有利的。一個(gè)BiLSTM由2個(gè)普通的LSTM組成。設(shè)為輸入，為反向重排。和分別是用相應(yīng)的LSTM處理和得到的輸出。設(shè)為按原順序重新排列的輸出，BiLSTM的輸出如下：

假設(shè)和具有相同的隱藏維數(shù)D，這是BiLSTM的超參數(shù)。因此，向量h的維數(shù)為二維。

2.2 Sequencer架構(gòu)

1、架構(gòu)總覽

本文用LSTM取代Self-Attention層：提出了一種新的架構(gòu)，旨在節(jié)省內(nèi)存和參數(shù)，同時(shí)具有學(xué)習(xí)遠(yuǎn)程建模的能力。

圖2a顯示了Sequencer體系結(jié)構(gòu)的整體結(jié)構(gòu)。Sequencer架構(gòu)以不重疊的Patches作為輸入，并將它們投影到特征圖上。Sequencer Block是Sequencer的核心組件，由以下子組件組成：

BiLSTM層可以經(jīng)濟(jì)、全局地Mixing空間信息

MLP用于Channel Mixing

當(dāng)使用普通BiLSTM層時(shí)，Sequencer Block稱為Vanilla Sequencer block；當(dāng)使用BiLSTM2D層作為Sequencer Block時(shí)，Sequencer Block稱為Sequencer2D block。最后一個(gè)塊的輸出通過全局平均池化層送到線性分類器。

2、BiLSTM2D layer

作者提出了BiLSTM2D層作為一種有效Mixing二維空間信息的技術(shù)。它有2個(gè)普通的BiLSTM，一個(gè)垂直的BiLSTM和一個(gè)水平的BiLSTM。

對(duì)于輸入被視為一組序列，其中是垂直方向上的Token數(shù)量，W是水平方向上的序列數(shù)量，C是通道維度。所有序列都輸入到垂直BiLSTM中，共享權(quán)重和隱藏維度D：

用與上述相似的方式，被視為一組序列，所有序列被輸入到水平BiLSTM中，共享權(quán)重和隱藏維度D：

然后將合并到中，同時(shí)將合并到。最后送入FC層。這些流程制定如下：

偽代碼如下：

3、架構(gòu)變體

為了比較由Sequencer 2D組成的不同深度的模型，本文準(zhǔn)備了3種不同深度的模型：18、24和36。模型的名稱分別為Sequencer2D-S、Sequencer2D-M和Sequencer2D-L。隱藏維度設(shè)置為D=C/4。

3實(shí)驗(yàn)

3.1 ImageNet-1K

3.2 遷移學(xué)習(xí)

3.3 穩(wěn)健性實(shí)驗(yàn)

3.4 可視化分析

一般來說，CNN具有局部化的、逐層擴(kuò)展的感受野，而沒有移動(dòng)窗口的ViT捕獲的是全局依賴。相比之下，作者Sequencer不清楚信息是如何處理的。因此作者計(jì)算了ResNet-50、DeiT-S和Sequencer2D-S的ERF，如圖5所示。

Sequencer2D-S的ERFs在所有層中形成十字形。這一趨勢(shì)使其不同于DeiT-S和ResNet-50等著名模型。更值得注意的是，在淺層中，Sequencer2D-S比ResNet-50的ERF更寬，盡管沒有DeiT那么寬。這一觀察結(jié)果證實(shí)了Sequencer中的lstm可以像預(yù)期的那樣建模長(zhǎng)期依賴關(guān)系，并且Sequencer可以識(shí)別足夠長(zhǎng)的垂直或水平區(qū)域。因此，可以認(rèn)為，Sequencer識(shí)別圖像的方式與CNN或ViT非常不同。

審核編輯 ：李倩