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前言

transformer 是一条新的思路, 可以在 paper with code 上看到 vit 的火爆程度

其中 vit相关变体网络, 在 paper with code 上累计大概2000篇论文,如果一次都看没有意义,因此我这里统计了 前40 人气论文进行初步探索以增加 在 ViT方面的广度.

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1 vit 热点统计

我这里根据paper with code 上前40的 论文进行统计,基本涵盖了 检测/识别/分割/深度识别/工程落地等几个方向.从

1.1 目标分类 / 基础与改进

名称	描述	starts
Transformers for Image Recognition at Scale	原始 ViT 提出，图像 patch + Transformer	11,261
DeiT III: Revenge of the ViT	高效训练技巧，无需大数据也能训练 ViT	4,177
Scaling Vision Transformers	扩大 ViT 模型规模的训练优化	2,822
Better plain ViT baselines for ImageNet-1k	ViT 标准 baseline 提升	2,822
Vision Transformers Need Registers	引入寄存器 token 改善信息保留	10,300
AutoFormer	自动结构搜索 ViT 架构	1,742
PVT v2	金字塔结构 Transformer，适合密集任务	1,797

1.2 轻量化 ViT / 移动部署优化(移动端)

名称	描述	starts
MobileViT	CNN + ViT 融合，面向移动端	1,856
FastViT	重参数化结构，高速高效	33,886
Reversible Vision Transformers	可逆结构，节省内存	6,901
DepGraph	针对 ViT 的结构剪枝优化	2,980

1.3 密集预测（语义分割 / 深度估计等）

名称	描述	starts
Vision Transformers for Dense Prediction	Dense Prediction Transformer（DPT）提出	143,269
MiDaS v3.1	单目深度估计，ViT backbone	4,834
Depth Pro	高效深度估计	4,357
A Simple Single-Scale ViT	结构简单但效果强，分割与检测	77,494
Efficient Track Anything	任意目标跟踪模块	2,319
Multi-Granularity Prediction for Scene Text Recognition	场景文字识别，使用多尺度 ViT	1,688

1.4 目标/词汇 检测

名称	描述	starts
Simple Open-Vocabulary Object Detection with Vision Transformers	支持开放类名目标检测	3,512
Grounding DINO grounding + DINO	组合用于大规模目标检测	7,889
Exploring Plain Vision Transformer Backbones for Object Detection	研究纯 ViT backbone 在检测中的性能	31,780

1.5 掩码改进

名称	描述	starts
BEiT v2	自监督视觉 tokenizer + Masked Modeling	21,094
Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers	ViT 自监督下的泛化与行为分析	6,777
Improving Pixel-based MIM by Reducing Wasted Modeling Capability	提升掩码建模 token 利用率	3,635
VATT	跨模态（视频/音频/文本）自监督预训练	35,370

1.6 多模态/ 通用大模型

名称	描述	starts
Grounded SAM	ViT 结合 SAM，用于泛化视觉任务	16,148
Qwen-VL Technical Report	多模态 GPT-VL，视觉编码为 ViT	9,904
Yi: Open Foundation Models by 01.AI	通用多模态开源模型	7,831
InternLM-XComposer2-4KHD	视觉输入自适应支持 4K	2,813

1.7 分布式训练 / 效果提升

名称	描述	starts
Colossal-AI	分布式训练系统，支持大规模 ViT	40,790
Neural Architecture Search using Property Guided Synthesis	结构搜索提升 ViT 表现	35,372
Pyramid Adversarial Training Improves ViT Performance	对抗训练增强鲁棒性	3,512

1.8 任务特化应用（图表 / 语音 / 视频等）

名称	描述	starts
TinyChart	图表结构理解与 token 合并	2,158
FastFlow	基于 ViT 的无监督异常检测	2,789
S4ND	视频状态建模（state space + transformer）	2,609
Pushing the Limits of Self-Supervised Speaker Verification using Regularized Distillation	ViT 用于语音验证的蒸馏框架	1,932

2 重点网络分析

2.1 Transformers for Image Recognition at Scale

2.1.1 结构描述

和 nanogpt 不同的是 ViT 只有encoder 结构, Nano GPT 是 decoder only.
[ViT / BERT] (Encoder-only): input → Attention(no mask) → FFN → Output
[NanoGPT / GPT] (Decoder-only): input → Attention(masked, 也就是 只能看到过去的token) → FFN → Output

这是 ViT 的 attention 过程,没有 mask 所以 qkv 输出可以直接懟到输出上. 其中欧冠你 attend 是 softmax

看代码也可以看到 nano gpt 仅仅是增加了一个mask 过程.其他和 vit 无差别.

2.1.2 embedding

作为图像处理最主要的就是如何将图像编码,
可以看到ViT 就是将图像 分成 3 * 16 * 16 的 小 patch, 每个patch 中的 一个 pixel 就是属于 layerNorm中的一个维度, 比如这里 3 * 16 * 16 刚好是 768.

我个人在实践的时候发现,如果用 hugging face 的 pretrained 模型,将其参数迁移ViT(当然 ViT进行了改动,但是分类结果和 hugging face的不一致…不过作为调研和学习足够了,剩下的工程化过程再解)

2.2 Vision Transformers Need Registers

其实这个人气并不是 这篇论文,而是 DINOv2 一个自监督学习ViT

2.2.1 DINOv2

其实原论文比较朴素, 就是在 ViT 训练中,发现经常有artifacts 出现, 下图就是 “高范数伪影的特征”, 这些token的范数约为其他token的10倍，占总token数量的约2%。这些token通常出现在图像的背景区域，原本信息量较低, 但携带更多的全局信息。

这种情况出现在例如图中的 DINO v2 非常多平坦区域的artifact, 而 DINO v1 几乎没有.

2.2.2 为什么DINO v2 有而v1没有?

原因一：训练目标不同（Contrastive vs. Distillation）
DINO v1 使用的是 对比学习（contrastive learning），目标是学习空间上连贯、语义一致的 embedding。它鼓励所有 token 都有意义（避免冗余 token）。会对异常 token 产生惩罚。所以模型不会“偷偷”把背景 patch 用作临时内存。

原因二：模型容量更大，ViT 有“懒惰策略”
训练目标更复杂，主要关注 cls token 的表现。对 patch token 的约束变弱，模型更容易利用背景区域做“缓存”。

原因三：DINO v1 更强的 per-token 学习机制
DINO v1 每个 patch token 都被要求有一致性输出（比如用不同视角增强后的结果一致）。而 DINO v2 由于有 teacher-student distillation 和更多 cls-guided 目标，patch token 不一定需要一致。

说实话我觉得 cls-guided 才是罪魁祸首.
ViT 分类策略中经常有:[CLS] + patch_1 + patch_2 + … + patch_n 这种方式 CLS token 就成了全局

因为论文作者这么说:The root cause of the artifact is that ViTs are usually supervised via the [CLS] token only, allowing the model to utilize other tokens for internal memory without constraint.

所以作者引入了更多的全局 register 变为:[CLS] + Register1 ,…,Register R, patch_1 + patch_2 + … + patch_n
说白了就是从 [CLS] + N 个 patch token 变为 [CLS] + R 个 Register token + N 个 patch token

2.3 FastViT

fastViT 来自于苹果. 目标是做一个卷积和Attention 的低延时混合架构，因为这种架构有效地结合了 CNN 和 Transformer(以前的构架是 cnn 后面懟个transformer, 这里是融合) 的优势，在多个视觉任务上有竞争力。本文的目标是建立一个模型，实现 SOTA 的精度-延时 Trade-off.
核心点有三个:
(1)结构重参数化（Structural Reparameterization）
该模块利用结构重参数化技术，在训练阶段采用具有跳跃连接的复杂结构以增强表示能力，而在推理阶段将其简化为更高效的结构，从而降低内存访问成本并提高推理速度。
这里包括 repmixer 和

(3)大核(7x7)卷积的应用
FastViT 在保持低延迟的同时，利用大核卷积增强模型的感受野和特征提取能力，从而提升精度。

其整体结构如下(苹果工程师写的论文真的非常清晰, 看得巨爽):

图中 DW 指depthwise, 最左侧是整体数据流. 每个子图中写明了 training 的结构和inference结构. 按照描述 每个"Patch Emb. stride=2" 都是相同结构. stage1-3 也是相同结构(原文是这么描述的 Stages 1, 2, and 3 have the same architecture and uses RepMixer for token mixing)

2.3.1 RepMixer

这个结构可以有效减少 memory 访问 开销. 其实 repmixer 是 结构参数化的一部分,只是比较重要,我单独拎出来说.

2.3.2 结构重参数化（Structural Reparameterization）

Output = Conv(x) + x # skip connection
和 2.3.1 一样,只是2.3.1 单独拎出来说.

2.3.3 大核(7x7)卷积

作者指出,如果用 self-attention 计算负担较重,所以引入了大核卷积. 而且作者指出已有 卷及可以替代 attention

2.4 Vision Transformers for Dense Prediction

这是 vit 里的爆款. 应用于像素级的密集预测任务，如语义分割和单目深度估计. 对于很多分割任务, 传统的卷积神经网络（CNN）在处理密集预测任务时，通常采用编码器-解码器结构。编码器逐步下采样输入图像，以提取多尺度特征；解码器则将这些特征逐步上采样，恢复到原始分辨率。然而，这种下采样-上采样的过程可能导致细节信息的丢失，尤其是在深层次的特征中。典型例子就是 UNet.

2.4.1 encoder

Encoder部分就是VIT. ViT 输出的 token 被重构为不同尺度的 feature maps，用于密集预测.

2.4.2 Convolutional decoder

我是这么理解的:
1 如果有, 那么要去掉 [CLS] token
2 因为ViT 的 token 是 3 * patch_height * patch_width 我们用 N = h * w
所以卷积就可以 将 数据从 (B, N, D) 卷积为 (B, D, h, w), 也就是 将N 展开 为 h, w.

2.4.3 fusion

看来这里也需要不同尺寸的数据, 进行 crouse to fine 的进行判断. 这里 没什么特别的地方和UNet 非常像.

2.5 Exploring Plain Vision Transformer Backbones for Object Detection

这个ViT 是 何凯明大神的工作–SFP 简单特征金字塔
如截图, 就是研究什么模块发挥什么作用.

2.6 BEIT V2: Masked Image Modeling with Vector-Quantized Visual Tokenizers

这里有个几个词汇:
(1) patch aggregation : patch 汇集
(2) code book collapse: 在 VQ（Vector Quantization）训练中，一个常见问题是 codebook collapse，即只有少数几个 code（离散码）会被频繁使用，大多数 code 永远用不上

首先作者肯定了Masked image modeling (MIM) 在自监督学习上的效果, 同时也指出问题就是 大部分的已有工作都是在 low-level image pixels 上搞事情, 所以本文提出了一个 方法将 MIM 从 pixel-level 提高到 semantic-level.

作者提出了一个自监督的网络,并且有如下贡献:
1 使用 Vector-Quantized Knowledge Distillation (VQ-KD)，也就是使用一个强大的视觉教师模型（比如 RegNet）生成 soft target，然后再离散化成视觉 token。
2 提出了一个 patch汇合策略(patch aggregation strategy), 这个策略会基于给定的离散语义token上增强全局结构.

2.6.1 VQ-KD

VQ-KD 的结构如下图:

这里要说明的是,其实作者工作内容没有那么牛逼:
1 构建了一个 codebook
2 将输入图片通过ViT 生成 token
3 和 code book 比较 二范式的距离, 进行翻译后 得到一个 visual token
4 再将visual token 送给decoder 也是 ViT, 得到一个 semantic reconstruction, 这个reconstruction 可以 和 老师 模型的 reconstruction 进行比较
所以 VQ 就是常见做法, KD 就是 用一个 teacher 模型 比较下结果, 就这么简单.

这里我说下 VQ, 先要定义一个离散隐变量空间KaTeX parse error: Undefined control sequence: \inR at position 2: e\̲i̲n̲R̲^{K*D}, 也成为embedding 空间. 其中 K 是空间大小, D 是 每个embedding向量$e_i$的维度.所以得到一个 encoder 的输出token可以按照下述方法量化:
$z_q(x)=Quantize(z_e(x))=e_k其中,k=argmi{n}_i||z_e(x)-e_i|{|}_2$ 也就是图中说的找二范数距离.

该方法和之前的方法: VQ-VAE非常像,只不过红框内换成了 ViT

VQ-VAE的讲解可以看:https://zhuanlan.zhihu.com/p/463043201,

2.6.2 patch aggregation strategy

这个 aggregation 比较常见,这里做一个对比

传统 CNN	ViT 的 Patch Aggregation
卷积 + 池化	patch 合并 + 投影
多层感受野变大	token 数量减少，语义增强

下图 是作者列出的 patch aggregation strategy, 和 很多 ViT 一样, 用[CLS] token 与所有 patch token 建立关联，从而提升模型的全局理解能力, 后面基层的token 只用 cls 前面

代码中也可以看到 ,前6层作为一个输入,后6层的 cls 作为 一个 输入, 送入两层的ViT中,就是这么简单

来自:https://blog.csdn.net/weixin_50862344/article/details/131262830

2.6.2 code book collapse

作者

2.7 VATT: Transformers for Multimodal Self-Supervised Learning from Raw Video, Audio and Text

框架的核心思想是使用纯 Transformer 架构（无卷积）从原始的多模态数据（视频、音频和文本）中学习通用的表示。​VATT 通过对比学习的方式进行训练，能够在多个下游任务中实现优异的性能.
该论文中定义:
视觉模态(vision modality): rgb 的 video
听觉模态(audio modality): 就是声波
文本模态(text modality): 就是字符串
注意这里有个概念 voxel: 是 "volume" + "pixel" 的组合词，表示三维空间中的一个小立方体单位，就像像素是二维图像中的最小单位一样。

该论文有益点有3:
(1) Tokenization and Positional Encoding 和 DropToken:
(2) Common Space Projection
(3) Multimodal Contrastive Learning

2.7.1 Tokenization and Positional Encoding 和 DropToken:

对于video 数据:
假设整个 video 数据尺寸是 THW , 一个 patch 大小 是 t * h * w, 那么就可以将 video转为 $\lceil T/t\rceil \times \lceil H/h\rceil \times \lceil W/w\rceil$ 个 patch.
注意: 最小单元 是 t * h * w * 3 叫做 voxel
因此对于 video 形成的可用于训练学习的 weight 为$W_{vp}\in R^{t\ast h\ast w\ast 3\times d}$ , d 是向量的维度. 也就是 d 个 voxel. vp 指 video position

对于 auido 数据:
假设整个audio 数据是1D 数据,长度 为T’, 那么就是$\lceil T^{\prime }/t^{\prime }\rceil$
因此对于 audio 形成的可用于训练学习的 weight 为$W_{ap}\in R^{t^{\prime }\times d}$ , d 是向量的维度. 也就是 d 个 voxel. ap 指 audio position

对于 text 数据:
和 nanogpt 基本一样, 映射到 一个字典空间中, 该空间 是 v*d, v 指 vocabulary size.
那么有 $W_{tp}\in R^{v\times d}$

得到最终 embedding

因此, 可以看到 只有 video 有 hoizon 和 vertical 分量, text 和 audio 都没有.

模态	使用的位置信息	说明
Text	Temporal（时间/顺序）	文本是一个自然的序列：第1个词、第2个词…
Audio	Temporal（时间帧序列）	通常使用音频的时间维度进行帧级patch划分（例如 spectrogram），也只用1D位置编码
Video	Temporal Horizontal + Vertical	视频是三维结构（时间 × 高 × 宽），所以需要 3D 位置编码

DropToken 和 dropout 类似,就是随机丢掉token :
(1) 防止过拟合
(2) 防止 过分以来某个token

2.7.2 Common Space Projection

首先说明下两个专有词汇:三元组: video-audio-text triplet 以及 语义粒度: semantic granularity.
接着,作者定义了两个 pair: video-audio pair 和 video-text pair 如图:

我这里 有个疑问, 为什么没有text-> audio 的空间? 我是这么理解的, 因为 video 维度最全,信息最多, 音频 和 text 都是 粗粒度的,因次有 video->audio 和 video->text

2.7.3 Common Space Projection

这里 还有个细节:

而

这里有这样的 理解: video 和 audio 可以时序对应起来 ,但是 text 不是.
所以 video 和 audio的 就是对应求NCE 也就是这个公式

因为 text 和 video 不是这样映射, 因此有:
给定 video feature: $\mathbf{z}v,vt$ 和一组与之对应的文本特征集合 $\mathbf{z}t,vt$ （有多个！ 所以需要 $\Sigma$）
其中:$P$ 是这些文本的集合，都是正样本；$\mathcal{N}$ 是负样本集合。
所以就有了下面论文中哦个你的公式

这个公式整体也是个 softmax

因为是 triplet 关系,所以最后最后来了个整体 loss:

2.7.4 only self attention

2.7.3 中的 NCE 就是在各自模态下算特征, 所以 VATT 没有 cross attention, 总结下 (和 后面 的 Qwen 大模型不一样的思路):
Video Encoder: 纯视频特征 -> 自己的Transformer（Self-Attention）
Audio Encoder: 纯音频特征 -> 自己的Transformer（Self-Attention）
Text Encoder: 纯文本特征 -> 自己的Transformer（Self-Attention）
Late Fusion: 三个特征合并

2.8 总结

step1: 每个模态（Video, Audio, Text）单独走自己的 Transformer Encoder
(1)输入是patch embedding（视频帧patch、音频帧patch、文本tokens）
(2)每个Transformer内部是纯Self-Attention
(3)得到一个 [CLS] token 或者 global pooled特征
step2: 模态内自己加个小MLP头（projection head）
(1)让每个模态的 [CLS] 特征，变成一个统一长度（比如512维）的向量
(2)用来放到共享对比空间里
step3 :对比损失（NCE）
(1) Audio和Video特征计算 InNCE loss
(2)Video和Text特征计算 multi-NCE loss
(3) vt loss 和 va-loss 相加, 得到特征计算 InfoNCE loss

2.8 Grounded SAM: Assembling Open-World Models for Diverse Visual Tasks

论文里的这张图清晰地说明了 Grounded DAM 是什么 以及 可以做什么

其他没有啥了

2.9 Qwen-VL

论文地址 https://arxiv.org/pdf/2409.12191 Qwen-VL 没有开源,只给了 modeling 和 fine tunning.
词汇:scaling laws: 扩展规律
我们先了解下 Qwen-VL 结构
如果说的简单一些, 千问模型就是 vit + llm.

但是千问团队绝没有这么简单. 根据文章描述,

2.9.1 Naive Dynamic Resolution

很简单
train 过程就是 加了2D-RoPE
infernece 过程用的还是将其形成1D token 并且将 2x2 的 位置关系的token 压缩为一个token.

2.9.2 Multimodal Rotary Position Embedding

注意这里有个细节, 在 ViT 部分,作者用了RoPE

但是在 llm 部分,如果还用RoPE 那么就有问题, 因为用1D 位置编码限制了模型对于空间(space)和时序(temporal)上的变化. 所以本文提出了 MRoPE
这里 附上苏剑林大佬的博文,写的挺好的https://www.spaces.ac.cn/archives/10040
代码实现见:
https://github.com/huggingface/transformers/blob/1759bb9126e59405f58693a17ef9f58040c2008b/src/transformers/models/qwen2_vl/modeling_qwen2_vl.py#L1357
不赘述

2.9.3 Unified Image and Video Understanding

(1) 采取一秒取两帧
(2) 用了3D-conv 一次卷积两个input(就是一秒的两帧)

2.10 Colossal-AI

分布式ai 训练库, 重要的分布式训练工程, 不赘述.

2.11 Neural Architecture Search using Property Guided Synthesis(NAS)

这个工程就是大名鼎鼎的 NAS, 就是大力出奇迹,就是用大量的计算资源来试网络,帮你设计网络, 这样不用低效的人工探索.
这个工程地址:https://github.com/google-research/google-research
知乎的这篇讲解非常好,不赘述: https://www.zhihu.com/question/359162202