颜水成团队开源VOLO：无需额外数据，首次在ImageNet上达到87.1%的精度

Posted 2021-07-15 QbitAl

丰色 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

自打Transformer横空出世以来，它在CV领域就取得了很多不俗的效果。

比如采用纯Transformer架构的ViT在很多图像分类任务中表现都不输最先进的CNN。

但在没有额外数据的情况下，Transformer的性能仍然比不过它们。

不过，Transformer并不服气。

这不，最近一个叫做VOLO的Transformer变体，自称打破了这个僵局：

无需任何额外训练数据，就在ImageNet数据集上达到了87.1%的top-1精度，打破了基于CNN的SOTA模型（NFnet ）此前保持的86.5％的最好记录！

Transformer因此又扬眉吐气了：我们真的不比CNN差。

那它是如何做到的呢？

引入outlook注意力

这个基于自注意力的图像分类模型VOLO，出自颜水成领导的Sea AI Lab团队与新加坡国立大学。

他们在研究中发现，ViT在ImageNet图像分类上的性能受到限制的主要因素是：在将精细级（fine-level ）的特征编码为token的表示过程中比较低效。

为了解决这个问题，他们引入了一种新的outlook注意力，并提出了一个简单而通用的架构，称为Vision outlooker ，也就是VOLO。

与专注于全局依赖粗略建模的自注意力不同，outlook注意力可以有效地将更精细级别的特征和上下文编码为token。

因此，VOLO采用两阶段架构设计，同时考虑了更具细粒度的token表示编码和全局信息聚合。

第一阶段由一堆Outlookers组成，用于生成精细级别的token表示。

第二阶段部署一系列transformer blocks来聚合全局信息。

在每个阶段的开始，使用一个图像块嵌入模块（patch embedding module）将图像输入映射到期望形状的token表示。

下面就着重说一下这里面的核心：Outlooker。

其组成包括：用于空间信息编码的outlook注意力层，以及用于通道间信息交互的多层感知器(MLP)。

其中，通过reshape操作（绿框），可以从具有线性层的中心token简单生成大小为K×K的局部窗口的Outlook注意力矩阵。

由于注意力权值是从中心token生成并作用于邻居token及其本身（如黑框），因此研究人员将这些操作命名为outlook注意力。

具体来说，假如给定一个大小为224×224的输入图像。

在使用自注意力构建粗略级（如14×14）的全局依赖之前，VOLO将图像标记成较小尺寸（如8× 8）的patches。并使用多个Outlooker在精细级别上（如28×28）对token表示进行编码。

这样，最后获得的token表示更具有代表性，从而可显著提高图像分类模型的性能。

这个模型兼具卷积和自注意力的优点，总的来说：

1、outlook注意力通过度量每对token表示之间的相似性来对空间信息进行编码，因此其特征学习效果比卷积更具有参数效率；

2、outlook注意力采用滑动窗口方式，在精细级上实现了对token表示进行局部编码，并在一定程度上保留了视觉任务的关键位置信息；

3、生成注意力权值的方法简单有效。与依赖于query-key矩阵乘法的自注意力不同，outlook的权值仅靠一个简单的reshape操作产生，节省了计算量。

实验结果

研究人员配置了五个不同大小的VOLO变体，各参数如下：

如下表所示，在不同的模型尺寸水平上，他们提出的VOLO都取得了比当前SOTA模型更佳的性能。

例如，只有26.6万参数量的VOLO-D1，在输入图片分辨率为224时，它在ImageNet上已经可以达到84.2%的top-1精度。将分辨率微调到384后，性能进一步提高到85.2%，一举pk掉所有具有相同训练参数的模型。

而当模型规模增加到296万时，VOLO就在ImageNet上达到了87.1%的top-1精度，这在没有额外训练数据的情况下创造了新的记录！

研究人员还将Outlooker与局部自注意力（local self-attention）和空间卷积进行了比较。

结果表明，在训练方法和架构相同的情况下，Outlooker都优于局部自注意力和空间卷积。

研究人员还观察到，在以LV-ViT-S为基准模型时，局部自注意力和空间卷积也可以提高性能，这表明对精细级的token表示进行编码对图像识别模型的性能提升是有帮助的。

不仅如此，预训练好的VOLO模型还可以很好地迁移到下游任务，如语义分割：它在Cityscapes数据集上获得了84.3%的mIoU。

在ADE20K数据集上获得了54.3%的mIoU。

最后，消融实验发现：

增加模型尺寸有助于提升模型性能，例如VOLO-D1到VOLO-D2可以带来1%的性能提升；

更高分辨率的微调同样也可以带来约1%的性能提升。

作者介绍

本文的第一作者是袁粒，目前在新加坡国立大学（NUS）博士就读，本科毕业于中科大，曾提出改进ViT的模型：T2T-ViT。

二作为侯淇彬，南开大学博士毕业，在计算机领域顶级期刊及会议上发表论文9篇，其中一作5篇。现在是NUS的研究员。

其余作者信息如下：

蒋子航，NUS博士在读，师从冯佳时教授，来自中国浙江。

冯佳时，著名华人AI学者，现为NUS的ECE系助理教授。本科毕业于中国科学技术大学，硕士毕业于中国科学院自动化研究所，博士毕业于NUS。他的论文h指数为68。

颜水成，人称“水哥”，IEEE Fellow、IAPR Fellow。毕业于北京大学数学系，曾任360集团副总裁、依图科技CTO等职。

现在NUS领导机器学习与计算机视觉实验室，拥有该校终身教职，论文h指数为96。

更多研究细节请戳论文全文：https://arxiv.org/abs/2106.13112

GitHub链接：https://github.com/sail-sg/volo