美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT

本文转载自机器之心。

Transformer 跨界计算机视觉的热潮之下，有一个问题需要解决：如何像 CNN 一样直接处理不同尺寸的输入？对此，美团提出了一种新型隐式条件位置编码方法，基于该方法的 CPVT 模型性能优于 ViT 和 DeiT。

随着 Facebook 的 DETR （ECCV 2020）[2] 和谷歌的 ViT （ICLR 2021）[3] 的提出，Transformer 在视觉领域的应用开始迅速升温，成为当下视觉研究的第一热点。但视觉 Transformer 受限于固定长度的位置编码，不能像 CNN 一样直接处理不同的输入尺寸，这在很大程度上限制了视觉 Transformer 的应用，因为很多视觉任务，如检测，需要在测试时动态改变输入大小。

一种解决方案是对 ViT 中位置编码进行插值，使其适应不同的图片大小，但这种方案需要重新 fine-tune 模型，否则结果会变差。

最近，美团提出了一种用于视觉 Transformer 的隐式条件位置编码 CPE [1]，放宽了显式位置编码给输入尺寸带来的限制，使得 Transformer 便于处理不同尺寸的输入。实验表明，应用了 CPE 的 Transformer 性能优于 ViT 和 DeiT。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.10882.pdf

项目地址：https://github.com/Meituan-AutoML/CPVT（即将开源）

背景

谷歌的 ViT 方法通常将一幅 224×224 的图片打散成 196 个 16×16 的图片块（patch），依次对其做线性编码，从而得到一个输入序列（input sequence），使 Transformer 可以像处理字符序列一样处理图片。同时，为了保留各个图片块之间的位置信息，加入了和输入序列编码维度等长的位置编码。DeiT [4] 提高了 ViT 的训练效率，不再需要把大数据集（如 JFT-300M）作为预训练的限制，Transformer 可以直接在 ImageNet 上训练。

对于视觉 Transformer，位置编码不可或缺

在 ViT 和 CPVT 的实验中，我们可以发现没有位置编码的 Transformer 性能会出现明显下降。除此之外，在 Table 1 中，可学习（learnable）的位置编码和正余弦（sin-cos）编码效果接近，2D 的相对编码（2D RPE）性能较差，但仍然优于去掉位置编码的情形。

美团、阿德莱德大学提出新型位置编码方法

位置编码的设计要求

显式的位置编码限制了输入尺寸，因此美团这项研究考虑使用隐式的根据输入而变化的变长编码方法。此外，它还需要满足以下要求：

• 保持很好的性能；

• 避免排列不变性（permutation equivariance）；

• 易于实现。

基于上述要求，该研究提出了条件编码生成器 PEG（Positional Encoding Generator），来生成隐式的位置编码。

生成隐式的条件位置编码

在 PEG 中，将上一层 Encoder 的 1D 输出变形成 2D，再使用变换模块学习其位置信息，最后重新变形到 1D 空间，与之前的 1D 输出相加之后作为下一个 Encoder 的输入，如 Figure 2 所示。这里的变换单元（Transoformation unit）可以是 Depthwise 卷积、Depthwise Separable 卷积或其他更为复杂的模块。

将 PEG 插入到模型中（如 Figure 1 中添加在第一个 Encoder 后），即可对各个 Encoder 添加位置编码信息。这种编码好处在于不需要显式指定，长度可以依输入变化而变化，因此被称为隐式的条件位置编码。

实验

ImageNet 数据集

该研究将添加了 PEG 的 Vision Transformer 模型命名为 CPVT（Conditional Position encodings Visual Transformer）。在 ImageNet 数据集上，相同量级的 CPVT 模型性能优于 ViT 和 DeiT。得益于隐式条件编码可以根据输入动态调整的特性，基于 224×224 输入训练好的模型可以直接处理 384×384 输入（Table 3 最后一列），无需 fine-tune 就能直接获得性能提升。相比之下，其他显式编码没有 fine-tune 则会出现性能损失。

与其他编码方式的对比

Table 5 给出了 CPVT-Ti 模型在不同编码策略下的表现。其中在从第 0 个到第 5 个 Encoder 各插入一个 PEG 的性能最优，Top-1 准确率达到 73.4%。CPVT 单独使用 PEG 或与可学习编码相结合也优于 DeiT-tiny 在各种编码策略下的表现。

PEG 在不同位置的作用

ViT 主干由 12 个 Encoder 组成，CPVT 对比了 PEG 位于 -1、0、3、6、10 等处的结果。实验表明，PEG 用于第一个 Encoder 之后表现最好 (idx 0)。该研究认为，放在第一个 encoder 之后不仅可以提供全局的接受域，也能够保证模型尽早地利用到位置信息。

结论

CPVT 提出的隐式位置编码是一个即插即用的通用方法。它放宽了对输入尺寸的限制，因而有望促进 Vision 在分割、检测、超分辨率等任务中的进一步应用，提升其性能。这项研究对后续 Vision Transformer 的发展将产生积极的影响。

参考文献

1.Do We Really Need Explicit Position Encodings for Vision Transformers? https://arxiv.org/pdf/2102.10882.pdf

2.End-to-end object detection with transformers https://arxiv.org/abs/2005.12872

3.An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale  https://openreview.net/pdf?id=YicbFdNTTy

4.Training data-efficient image transformers & distillation through attention https://arxiv.org/abs/2012.12877