仅需5分钟即可从视觉Transformer模型到掩码自编码器

2017年，随着Transformer架构的出现，几乎所有自然语言处理领域的任务都经历了一场革命，从语言建模和掩码词填充到翻译和问答。不出所料，在短短2-3年内，Transformer也在计算机视觉任务中得到应用，并同样取得了出色的效果。接下来，我们将探讨两个使Transformer进入计算机视觉领域的基础架构。

· 视觉变压器
∘ 关键思想
∘ 运作机制
∘ 混合架构
∘ 结构信息丢失
∘ 结果
∘ 通过掩码的自监督学习
· 掩码自动编码器视觉变换器
∘ 关键思想
∘ 架构
∘ 总结与示例

来自论文的图像：‘一张图等于16x16个单词：用于大规模图像识别的Transformer’

视觉 transformer 简单地说是将标准的 Transformer 架构泛化，以处理图像输入并从中学习。作者明确指出了该架构中的一个关键思想：

“受 Transformer 在 NLP 中的成功扩展的启发，我们尝试将标准的 Transformer 直接应用于图像上，并尽可能少地进行修改。”

实际上他们修改的是输入结构，可以非常字面地理解“最少可能的修改”这句话，因为他们基本上不做出任何改动。

• 在NLP中，Transformer编码器接受一系列的one-hot向量（或等效的token索引），这些向量表示输入句子/段落，并返回上下文嵌入向量的序列，这些向量可以用于后续任务（例如，分类）
• 在CV领域，视觉Transformer可以用来泛化，它接受一系列的图像块向量，这些向量表示输入图像，并返回上下文嵌入向量的序列，这些向量可以用于后续任务（例如，分类）

特别是说，假设输入的图像尺寸为（n,n,3），将其作为输入传递给变压器，视觉变压器会这样做：

• 将其划分为$k^2$个补丁，例如$k=3$时，如上图所示。
• 现在每个补丁为$(n/k,n/k,3)$，接下来的步骤是将每个补丁展平成一个向量。

补丁向量的维度是3(n/k)(n/k)，例如，如果图像尺寸为(900,900,3)且使用k=3，补丁向量的维度将是3003003，表示展平后补丁中的像素值。在论文中，作者使用k=16。因此，论文的名称是“一张图等于16x16个词：大规模图像识别中的Transformer”，不是输入一个代表单词的一-hot向量，而是输入一个代表图像补丁的像素值向量。

其余部分的操作与原变压器编码器中的操作保持一致:

• 这些补丁向量经过一个可训练的嵌入层
• 为每个向量添加位置嵌入以保持图像的空间信息
• 输出是 _numpatches 个编码器表示（每个补丁一个），这些表示可以用于补丁或图像级别的分类
• 更常见的做法（如论文所示），在表示的前面添加一个CLS标记，该标记用于对整个图像进行预测（类似于BERT模型）

变压器解码器怎么样？

嗯，就像Transformer编码器一样；区别在于它使用的是掩码自注意力机制而不是自注意力机制（但输入格式保持相同）。无论如何，你都应该很少使用纯解码器的Transformer架构，因为仅仅预测下一个片段可能不是一个特别吸引人的任务。

作者还提到说，可以使用CNN特征图而不是图像本身来形成混合架构（即CNN的输出传给视觉变换器）。在这种情况下，我们把输入看作是一个一般的(n,n,p)特征图，而补丁向量（patch向量）的维度会是(n/k)(n/k)p。

你可能会觉得这种架构不应该这么好，因为它将图像视为线性结构，但实际上并非如此。作者提到这一点，说明这是有意为之的。

“二维邻域结构用得很少……初始化时的位置嵌入不包含任何关于补丁二维位置的信息，所有补丁之间的空间关系都必须从零开始学习”

我们将会发现，这个变压器能够做到这一点，这在他们实验中表现出的良好效果中得到了验证，更重要的是，在接下来的文章中提到的架构。

从结果的主要结论是，在小数据集上，视觉变压器通常不如基于CNN的模型，但在大数据集上，它们的表现接近或超过基于CNN的模型，无论哪种情况，视觉变压器所需的计算资源显著更少：

来自论文的表格：“一张图片相当于16x16个像素：用于大规模图像识别的Transformer模型”。

在这里我们看到，对于包含300M张图像的JFT-300M数据集，预先在该数据集上训练的ViT模型优于基于ResNet的模型，同时需要显著更少的计算资源来预训练。可以看到，他们用的最大视觉变压器（ViT-Huge，参数量为632M，k=16），仅用了ResNet模型计算量的约25%，仍然优于ResNet模型。即使使用较小的ViT-Large模型（计算资源不到6.8%），性能也没有下降太多。

同时，其他人也发现，在含有1.3M图像的ImageNet-1K上训练时，ResNet的表现明显更佳。

作者对掩码补丁预测任务进行了初步尝试，这是一种自监督学习，模仿了BERT中的掩码语言模型任务，即通过掩盖补丁并试图预测它们。

“我们采用掩码补丁预测目标函数进行初步的自我监督实验。为此，我们破坏50%的补丁嵌入，通过替换为可学习的[mask]嵌入（80%），随机的其他补丁嵌入（10%），或保持不变（10%）。”

通过自我监督的预训练，他们较小的ViT-Base/16模型（一种视觉变换器模型）在ImageNet数据集上实现了79.9%的准确率，比从头开始训练提升了2%，这是一个显著的进步。但仍比监督预训练低4个百分点。

图像来自论文：Masked自编码器是具有可扩展性的视觉学习者：视觉学习的利器。

如我们在视觉变换器研究论文中所见，通过对输入图像的补丁进行掩码预训练所取得的效果，并不如同常规NLP中的掩码预训练，在某些微调任务中能取得最佳效果那样显著。

本文提出了一种涉及编码器和解码器的视觉变压器模型架构，使用掩码进行预训练后，相比直接在监督下训练基础视觉变压器模型，有显著改善（最多可提高6%的性能）。

论文中的图像：Masked自编码器可以作为可扩展的视觉学习者

这是一些样本（输入、输出、真实标签）。它就像一个自编码器，尝试在重构输入的同时填补缺失的区域。

他们的编码器就是我们之前提到的标准视觉变换器编码器。在训练和推断过程中，它仅处理“观察到的” patches。

与此同时，他们的编码器也非常普通，只是普通的视觉变压器编码器。

• 用于隐藏缺失补丁的token向量
• 用于已知补丁的编码器输出向量

所以对于一个图像[[A, B, X], [C, X, X], [X, D, E]]，其中X表示缺失的补丁块，解码器将使用补丁向量序列[Enc(A), Enc(B), Vec(X), Vec(X), Vec(X), Enc(D), Enc(E)]。Enc返回给定补丁向量的编码器输出向量，X则表示缺失的令牌，为一个向量。

解码器中的最后一层使用一个线性层，将上下文特征（由视觉变压器编码器生成）映射为一个与补丁大小一致的向量。损失函数采用均方误差，计算原始补丁向量与预测补丁向量差异的平方。在损失计算中，我们只考虑被遮蔽标记的预测，忽略未被遮蔽标记的预测（例如：Dec(A)，Dec(B)，Dec(C)等）。

可能令读者惊讶的是，作者建议在图像中大约75%的图像区域进行遮罩；相比之下，BERT只遮罩大约15%的单词。他们对此的解释是：

图像具有很强的空间相关性——例如，缺失的补丁可以从邻近的补丁中推断出来，而不需要对局部、物体和场景进行高层次的理解。为了克服这种差异并促进有用特征的学习，我们将非常高比例的随机补丁遮盖。

想亲自试一试吗？可以试一下这个NielsRogge的演示笔记本。

这就是这个故事的全部了。我们一起经历了一段旅程，了解了基础的Transformer模型如何应用于计算机视觉世界。希望你觉得这既清晰又有启发性，而且不虚度了你的时间。

参考资料：

[1] Dosovitskiy, A. et al. (2021) 一张图等于16x16个词：用于大规模图像识别的变压器 , arXiv.org. 可从https://arxiv.org/abs/2010.11929 访问 (最后访问日期：2024年6月28日)。

[2] He, K. et al. (2021) Masked autoencoders are scalable vision learners , arXiv.org. 可查阅：https://arxiv.org/abs/2111.06377 (访问日期：2024年6月28日访问).