T2T VIT 学习笔记（附代码）

论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.11986

代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PASSL/tree/main/configs/t2t_vit

1.是什么？

T2T-ViT是一种基于Transformer的视觉模型，用于图像分类任务。它通过将图像分割成小的图块，并使用Transformer模型对这些图块进行编码和处理，从而实现对图像的分类。

T2T-ViT模型的复杂度可以根据不同的配置进行调整。作者设计了几种不同复杂度的T2T-ViT模型，以与常见的手动设计的CNN模型进行对比。这些模型包括T2T-ViT-14、T2T-ViT-19、T2T-ViT-24、T2T-ViT-7、T2T-ViT-10和T2T-ViT-12，分别对应于ResNet50、ResNet101、ResNet152、MobileNetV1、MobileNetV2等模型的复杂度。

在实验中，作者对这些T2T-ViT模型进行了评估和比较。他们使用了常见的图像分类数据集，并通过计算模型在测试集上的准确率来评估模型的性能。实验结果表明，T2T-ViT模型在图像分类任务上取得了与手动设计的CNN模型相媲美甚至更好的性能。

2.为什么？

通过分析发现：

(1) 输入图像的简单token化难以很好的建模近邻像素间的重要局部结构(比如边缘、线条等)，这就导致了少量样本时的低效性；

(2) 在固定计算负载与有限训练样本约束下，ViT中的冗余注意力骨干设计限制了特征的丰富性。可参考下图，ResNet50可以逐步捕获到期望的局部结构(比如边缘、线条、纹理等)，然而ViT的结构建模信息较差，反而全局相关性被更好的获取。与此同时，可以看到：ViT的特征中存在零值，这导致其不如ResNet高效，限制了其特征丰富性。

为克服上述局限性，我们提出了一种新的Tokens-to-Token Vision Transformer，T2T-ViT，它引入了(1) 层级Tokens-to-Token变换通过递归的集成近邻Tokens为Token将渐进的将图像结构化为tokens，因此局部结构可以更好的建模且tokens长度可以进一步降低；(2) 受CNN架构设计启发，设计一种高效的deep-narrow的骨干结构用于ViT。

相比标准ViT，所提T2T-ViT的参数量与MACs可以减低200%，并取得2.5%的性能提升(注仅用ImageNet从头开始训练)；所提T2T-ViT同样取得了优于ResNet的性能，比如，在ImageNet数据集上，T2T-ViT-ResNet50取得了80.7%的Top1精度。可参考下图。

总而言之，本文的主要贡献包含以下几个方面：

首次通过精心设计Transformer结构在标准ImageNet数据集上取得了全面超越CNN的性能，而无需在JFT-300M数据进行预训练；
提出一种新颖的渐进式Token化机制用于ViT，并证实了其优越性，所提T2T模块可以更好的协助每个token建模局部重要结构信息；
CNN的架构设计思想有助于ViT的骨干结构设计并提升其特征丰富性、减少信息冗余。通过实验发现：deep-narrow结构设计非常适合于ViT。

3.怎么样？

3.1网络结构

3.1.1Tokens-to-Token

Tokens-to-Token(T2T)模块旨在克服ViT中简单Token化机制的局限性，它采用渐进式方式将图像结构化为token并建模局部结构信息；而Tokens的长度可以通过渐进式迭代降低，每个T2T过程包含两个步骤：Restructurization与SoftSplit，见下图。

Re-structurization

如上图所示，给定Tokens序列T，将通过自注意力模块对齐进行变换处理，可以描述为：

注：MSA表示多头自注意力模块，MLP表示多层感知器。经过上述变换后，Tokens将在空间维度上reshape为图像形式，描述如下：

Soft Split

正如上图所示，在得到重结构化图像I后，作者对其进行软拆分操作以建模局部结构信息，降低Tokens长度。为避免图像到tokens过程中的信息损失，将图像拆分为重叠块，也就是说：每个块将与近邻块之间构建相关性。每个拆分块内的Token将通过Concat方式变换为一个Token(即Tokens-to-Token)，因此可以更好的建模局部信息。作者假设每个块大小为k*k ，重叠尺寸为s，padding为p，对于重建图像 $I\epsilon R^{h*w*c}$ ，其对应的输出Token 可以表示为如下尺寸：

注：每个拆分块尺寸为k*k*c 。最后将所有块在空域维度上flatten为Token $T_{o\epsilon}\epsilon R^{l_{o}*ck^{2}}$ 。这里所得到的输出Token将被送入到下一个T2T处理过程。

3.1.2 T2T module

通过交替执行上述Re-structurization与Soft Split操作，T2T模块可以逐渐的减少Token的长度、变换图像的空间结构。T2T模块可以表示为如下形式：

对于输入图像 $T_{o}$ ，作者采用SoftSplit操作将其拆分为Token： $T_{1}=SS(I_{o})$ 。在完成最后的迭代后，输出Token $T_{f}$ 具有固定IG长度，因此T2T-ViT可以在 $T_{f}$ 上建模全局相关性。

另外，由于T2T模块中的Token长度要比常规形式的更大，故而MAC与内存占用会非常大。为克服该局限性，在T2T模块中，作者设置通道维度为32(或者64)以降低MACs。

例子：

为了方便理解流程，这里不考虑 batch size，定义输入尺寸为 3, 224, 224，首先经过一次 soft split，将图像转为二维张量，这个过程利用 nn.Unfold 函数，如下所示

然后我们通过 T2T Transformer 来提取 Token 的全局信息，T2T Transformer 和 ViT 的 MSA 极其相似，都采用了 Self-Attention 结构

接下来就是 T2T process 部分，论文给出的流程图如下所示，其中我们目前得到的数据（size=3136, 64）对应下图的 Ti’，我们可以看见 T2T process 操作流程为Reshape+Unfold

为什么要这样做呢？怎么理解上图的 Tokens to Token？

实际上 soft split 操作是用来模拟局部结构信息，作者希望建立一个先验，即周围的 Token 之间应该有更强的关联性，如上图所示，token1、token2、token4、token5 这4个 token 局部相邻，将它们通过 Unfold（soft split 操作）来融合成新的 token，如上图 Ti+1[0] 所示

T2T process 详细输出变化如下所示

其中 T2T Transformer 用于提取全局表征，T2T process 用于引入局部先验，这两个模块交替进行特征提取，得到输出为196, 576，然后通过 Linear 得到 final token（196,576 --Linear--> 196,786）。

3.1.3 T2T-ViT Backbone

由于ViT骨干中的不少通道是无效的，故而作者计划设计一种高效骨干以降低冗余提升特征丰富性。T2T-ViT将CNN架构设计思想引入到ViT骨干设计以提升骨干的高效性、增强所学习特征的丰富性。由于每个Transformer具有类似ResNet的跳过连接，一个最直接的想法是采用类似DenseNet的稠密连接提升特征丰富性；或者采用Wide-ResNet、ResNeXt结构改变通道维度。本文从以下五个角度进行了系统性的比较：

Dense Connection，类似于DenseNet；
Deep-narrow vs shallow-wide结构，类似于Wide-ResNet一文的讨论；
Channel Attention，类似SENet；
More Split Head，类似ResNeXt；
Ghost操作，类似GhostNet。

结合上述五种结构设计，作者通过实验发现：(1) Deep-Narrow结构可以在通道层面通过减少通道维度减少冗余，可以通过提升深度提升特征丰富性，可以减少模型大小与MACs并提升性能；(2) 通道注意力可以提升ViT的性能，但不如Deep-Narrow结构高效。

基于上述结构上的探索与发现，作者为T2T-ViT设计了Deep-Narrow形式的骨干结构，也就是说：更少的通道数、更深的层数。对于定长Token ，将类Token预期Concat融合并添加正弦位置嵌入(Sinusoidal Position Embedding, SPE)，类似于ViT进行最后的分类：

3.2代码实现

3.2.1. T2T ViT

class T2T_ViT(nn.Module):""":paramimg_size: 图像尺寸tokens_type: tokens类型，分为经典的vit的token和谷歌performer的tokenin_chans: 输入的通道数num_classes: 分类类别数embed_dim: 每个patch的编码长度depth: token to token处理的深度drop_path_rate: 防过拟合的比例mlp_ratio: 多层感知器中隐藏层结点数目与输入结点数目的比例qkv_bias: query、key、value向量是否偏置，因此qkv是通过Linear层生成的参数矩阵，可以设定其偏置qk_scale: query * key 的缩放比例drop_rate:"""def __init__(self, img_size=224, tokens_type='performer', in_chans=3, num_classes=1000, embed_dim=768, depth=12,num_heads=12, mlp_ratio=4., qkv_bias=False, qk_scale=None, drop_rate=0., attn_drop_rate=0.,drop_path_rate=0., norm_layer=nn.LayerNorm, token_dim=64):super().__init__()self.num_classes = num_classesself.num_features = self.embed_dim = embed_dim  # num_features for consistency with other modelsself.tokens_to_token = T2T_module(img_size=img_size, tokens_type=tokens_type, in_chans=in_chans, embed_dim=embed_dim, token_dim=token_dim)num_patches = self.tokens_to_token.num_patchesself.cls_token = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, embed_dim))self.pos_embed = nn.Parameter(data=get_sinusoid_encoding(n_position=num_patches + 1, d_hid=embed_dim),requires_grad=False)self.pos_drop = nn.Dropout(p=drop_rate)dpr = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, depth)]  # stochastic depth decay ruleself.blocks = nn.ModuleList([Block(dim=embed_dim, num_heads=num_heads, mlp_ratio=mlp_ratio, qkv_bias=qkv_bias, qk_scale=qk_scale,drop=drop_rate, attn_drop=attn_drop_rate, drop_path=dpr[i], norm_layer=norm_layer)for i in range(depth)])self.norm = norm_layer(embed_dim)self.head = nn.Linear(embed_dim, num_classes) if num_classes > 0 else nn.Identity()trunc_normal_(self.cls_token, std=.02)self.apply(self._init_weights)def _init_weights(self, m):if isinstance(m, nn.Linear):trunc_normal_(m.weight, std=.02)if isinstance(m, nn.Linear) and m.bias is not None:nn.init.constant_(m.bias, 0)elif isinstance(m, nn.LayerNorm):nn.init.constant_(m.bias, 0)nn.init.constant_(m.weight, 1.0)def no_weight_decay(self):return {'cls_token'}def get_classifier(self):return self.headdef reset_classifier(self, num_classes, global_pool=''):self.num_classes = num_classesself.head = nn.Linear(self.embed_dim, num_classes) if num_classes > 0 else nn.Identity()def forward_features(self, x):B = x.shape[0]x = self.tokens_to_token(x)cls_tokens = self.cls_token.expand(B, -1, -1)x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1)x = x + self.pos_embedx = self.pos_drop(x)for blk in self.blocks:x = blk(x)x = self.norm(x)return x[:, 0]def forward(self, x):x = self.forward_features(x)x = self.head(x)return x

3.2.2 T2T Module：通过这样的一个模块，让模型更好的感知图像中的纹理特征信息，从而达到更好的分类效果

class T2T_module(nn.Module):"""Tokens-to-Token encoding module"""def __init__(self, img_size=224, tokens_type='performer', in_chans=3, embed_dim=768, token_dim=64):super().__init__()if tokens_type == 'transformer':print('adopt transformer encoder for tokens-to-token')# unfold将卷积核相同位置的元素放置在一起组成新的向量，这样可以类似卷积网络那样提取出领域特征信息self.soft_split0 = nn.Unfold(kernel_size=(7, 7), stride=(4, 4), padding=(2, 2))self.soft_split1 = nn.Unfold(kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1))self.soft_split2 = nn.Unfold(kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1))self.attention1 = Token_transformer(dim=in_chans * 7 * 7, in_dim=token_dim, num_heads=1, mlp_ratio=1.0)self.attention2 = Token_transformer(dim=token_dim * 3 * 3, in_dim=token_dim, num_heads=1, mlp_ratio=1.0)self.project = nn.Linear(token_dim * 3 * 3, embed_dim)self.num_patches = (img_size // (4 * 2 * 2)) * (img_size // (4 * 2 * 2))  # there are 3 sfot split, stride are 4,2,2 seperatelydef forward(self, x):# 第一次重构数据x = self.soft_split0(x).transpose(1, 2)# 第一次Attention机制x = self.attention1(x)B, new_HW, C = x.shapex = x.transpose(1, 2).reshape(B, C, int(np.sqrt(new_HW)), int(np.sqrt(new_HW)))# 第二次重构数据x = self.soft_split1(x).transpose(1, 2)# 第二次Attention机制x = self.attention2(x)B, new_HW, C = x.shapex = x.transpose(1, 2).reshape(B, C, int(np.sqrt(new_HW)), int(np.sqrt(new_HW)))# 第三次重构数据x = self.soft_split2(x).transpose(1, 2)# 产生新的tokenx = self.project(x)return x

2.Embedding：(cls token adding+ position embedding)

3.Block：(和Vit中的Norm-Attention、Norm-MLP组成的encoder一致)

NormLayer -> Attention -> ResLayer in DropPath

-> NormLayer -> MLP -> ResLayer in DropPath

4.Linear 类别映射
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参考：ResNet被全面超越了，是Transformer干的：依图科技开源“可大可小”T2T-ViT

各类Transformer都得稍逊一筹，LV-ViT：探索多个用于提升ViT性能的高效Trick

【视觉 Transformer】超详细解读 T2T-ViT 模型

Vision Transformer（2）：T2T ViT源码阅读以及Drop解释