全新Backbone | 模拟CNN创造更具效率的Self-Attention

在本文中提出了一种新的注意力机制，称为交叉注意力，交叉注意力通过交替应用图像Patch内部的注意力而不是整个图像来捕获局部信息，并在单通道特征图分割出来的图像Patch之间应用注意来捕获全局信息。变压器的计算量都不如标准的自注意，而不是像ViT那样通过整个图像来捕获全局信息。通过内部Patch和Patch间的交替应用，实现了交叉注意力，以较低的计算成本保持了性能，并为其他视觉任务建立了Cross Attention Transformer(CAT)的层次网络。本文的基础模型在ImageNet-1K上取得了最先进的水平，并提高了在COCO和ADE20K上的其他方法的性能。

1CAT1.1 CAT概览

该方法旨在将Patch内的注意力和Patch间的注意力结合起来，通过叠加基本块构建分层网络，可以简单地应用于其他视觉任务。如图2(a)所示，首先，将输入图像简化为，(实验中P=4)，并参照ViT的Patch处理模式，增加到的通道数。然后，利用多个CAT层进行不同尺度下的特征提取。

第1阶段：将Patch数为，Patch的shape为进行Patch Embedding，然后输入到几个Cross-Attention Blocks，然后得到第1个阶段输出的特征图的shape为；

第2阶段：将第1个阶段输出的特征图输入到Patch Projection进行下采样，将2×2×C的pixel block由2×C变为1×1×4C，然后通过线性投影层投影到1×1×2C，让特征图的尺度减半通道加倍,然后输入到几个Cross-Attention Blocks,然后得到第2个阶段输出的特征图的shape为；

第3阶段：将第2个阶段输出的特征图输入到Patch Projection进行下采样，然后输入到几个Cross-Attention Blocks,然后得到第3个阶段输出的特征图的shape为；

第4阶段：将第3个阶段输出的特征图输入到Patch Projection进行下采样，然后输入到几个Cross-Attention Blocks,然后得到第4个阶段输出的特征图的shape为；

经过4个阶段后可以得到、、、，4种不同尺度和维度的特征图。与典型的基于CNN的网络一样，可以为其他下游视觉任务提供不同尺度的特征图。

1.2 Inner-Patch Self-Attention Block

在计算机视觉中，每个像素都需要一个特定的通道来表示其不同的语义特征。与NLP中的单词Token类似，理想的方法是将特征映射的每个像素作为Token(例如，ViT，DeiT)，但是计算成本太大了。如式1所示，计算复杂度随输入图像的分辨率呈指数级增长。

例如，在传统的RCNN系列的方法中，输入的短边至少为800像素，而YOLO系列也需要超过500像素的图像。大多数语义分割方法也需要512像素边长的图像。在训练前阶段，计算成本至少是224个像素的5倍。

受CNN局部特征提取特征的启发，作者将CNN中的卷积局部性方法引入到Transformer中，对每个Patch进行每像素的自注意力，称为内Inner-Patch Self-Attention(IPSA)，如图3(a)所示，把一个Patch视为一个注意力范围，而不是整个图像。同时，Transformer可以根据输入生成不同的注意力图，与固定参数下的CNN相比具有显著优势，与卷积法中的动态参数相似，在Conditional Convolutions中被证明是有益的。TNT也揭示了像素之间的注意力也是至关重要的。而本文的注意力方法显著减少了计算，同时考虑了Patch中像素之间的关系。计算公式如下：

其中，N是IPSA中的Patch size。与标准Transformer中的MSA相比，计算复杂性从与H ×W二次相关变为与H ×W线性相关。

假设H,W=56C=96N=7那么，根据MSA计算FLOPs MSA ≈ 2.0G，如果使用IPSAFLOPs IPSA ≈ 0.15G，这要少得多。

1.3 Cross-Patch Self-Attention Block

添加像素之间的注意力机制只能保证捕捉到一个Patch内像素之间的相互关系，但整个图像的信息交换也是相当重要的。在基于CNN的网络中，堆叠卷积核通常会扩展感受野。为了获得更大的感受野，提出了Dilated/Atrous Convolution，并在实践中获得了不错的效果。

Transformer天生便能够捕获全局信息，但像ViT和Deit这样的工作最终并不是最好的分辨率。

因为每个单通道特征图都具有全局空间信息，因此作者提出了Cross-Patch Self-Attention，将每个通道特征图分离，将每个通道划分为的Patch，并利用Self-Attention在整个特征图中获取全局信息。这类似于在Xception和MobileNet中使用的深度可分离卷积。Cross-Patch Self-Attention的计算方法可以计算如下：

其中N为CPSA中的Patch size，H、W分别表示特征图的高度和宽度。计算成本小于ViT和其他基于全局关注的方法。同时，如图2(b)所示，结合MobileNet设计，叠加IPSA Block和CPSA Block，提取和整合一个特征块中像素之间和一个特征图中Patch之间的特征。与Swin中手动设计的Shift Window相比，不仅难以实现，而且难以捕获全局信息，本文提出的窗口是合理的，更容易理解。FLOPs CPSA约为0.1G，远小于MSA的2.0G。

在初始Transformer论文中提出了Multi-head Self-Attention机制。在NLP中，每个Head可以注意到单词之间不同的语义信息。在计算机视觉中，每个Head可以注意到图像Patch之间不同的语义信息，这与基于CNN的网络中的通道相似。

在CPSA中将Head的数量设置为Patch size，使一个Head的尺寸等于Patch size，这对性能无用处。

Position encoding

在IPSA中采用相对位置编码，而对于在完整的单通道特征图上进行Self-Attention的CPSA，在嵌入在Patch嵌入层中的特征中添加绝对位置编码，可以形成如下：

ab.pos表示绝对位置编码和Patch.Emb。绝对位置编码在CPSA中有助于提高性能。

1.4 Cross Attention based Transformer

如图2(b)所示,Cross Attention Block由2个Inner-Patch Self-Attention Block和1个Cross-Patch Self-Attention Block组成，CAT层由多个CAB组成，网络的每个阶段由不同数量的CAB层和1个Patch Embedding层组成，如图2(a)所示，CAB的Pipeline如下：

其中，是具有LN的一个Block(例如，IPSA，MLP)的输出。表1详细说明了CAT不同变体的模型配置。

2实验3.1 消融实验1、Patch Embedding function

作者比较了卷积和切片方法：

前者进行kernel-size为4，stride为4卷积来将图像的分辨率降低为原图的1/4，后者切片输入从H×W×H×C到H/S×W/S×SC。表5中的结果表明，这两种方法具有相同的性能。为了更好地与其他工作对比，作者选择了卷积方法作为默认配置。

2、Multi-head and shifted window

如表5所示。为了研究Swin中的shifted window，作者也进行了实验。结果表明，shifted操作在CAT架构中表现并不好。

3.2 SOTA对比1、图像分类2、目标检测3、语义分割3参考

[1].CAT: Cross Attention in Vision Transformer

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