TNT|为充分利用局部与全局结构信息，华为诺亚提出全新Transformer：TNT
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本文是华为诺亚方舟实验在Transformer方面的又一次探索，针对现有Transformer存在打破图像块的结构信息的问题，提出了一种新颖的同时进行patch与pixel表达建模的TNT模块，它包含用于块嵌入建模的Outer Transformer 模块与像素嵌入建模的Inner Transformer模块，通过这种方式使得TNT可以同时提取全局与局部结构信息。在ImageNet数据集上，TNT-S模型以81.3%的top1精度超过了DeiT-S的的79.8%；TNT-B以82.8%的top1精度超过了DeiT-B的81.8%的top1精度。
Abstract
Transformer是一种自注意力机制神经网络，最早兴起于NLP领域。近来，纯transformer模型已被提出并用于CV的各个领域，比如用于low-level问题的IPT，detection的DETR，classification的ViT，segmentation的SETR等等。然而这些Visual Transformer通过将图像视作块序列而忽视了它们最本质的结构信息。
针对上述问题，我们提出了一种新颖的Transformer iN Transformer(TNT)模型用于对patch与pixel层面特征建模。在每个TNT模块中，outer transformer block用于处理块嵌入，而inner transformer block用于处理像素嵌入的局部特征，像素级特征通过线性变换投影到块嵌入空间并与块嵌入相加。通过堆叠TNT模块，我们构建了TNT模块用于图像识别。
我们在ImageNet与下游任务上验证了所提TNT架构的优越性，比如，在相似计算复杂度下，TNT在ImageNet上取得了81.3%的top1精度，以1.5%优于DeiT。
Method
接下来，我们将重点描述本文所提TNT架构并对其复杂度进行分析。在正式介绍之前，我们先对transformer的一些基本概念进行简单介绍。
Preliminaries
Transformer的基本概念包含MSA(Multi-head Self-Attention)、MLP(Multi-Layer Perceptron)以及LN（Layer Normalization）等。
MSA 在自注意力模块中，输入将被线性变换为三部分，即queries, keys, values。其中n表示序列长度，分别表示输入、queries以及values的维度。此时自注意力机制可以描述如下：
最后，通过一个线性层生成最终的输出。而多头自注意力会将queries、keys、values拆分h次分别实施上述注意力机制，最后将每个头的输出concat并线性投影得到最后的输出。
MLP MLP是位于自注意力之间的一个特征变换模块，定义如下：
其中表示激活函数，常用GELU，其他参数则是全连接层的weight与bias，不再赘述。
LN LN 是确保transformer稳定训练与快速收敛的关键部分，定义如下：
其中，分别表示特征的均值与标准差，o表示点乘操作，为可学习变换参数。
Transformer in Transformer
给定2D图像，我们将其均匀的拆分为n块，其中p表示每个图像块的大小。ViT一文采用了标准transformer处理块序列，打破了块间的局部结构关系，可参考下图a。
相反，本文提出了Transformer-iN-Transformer结构同时学习图像的全局与局部信息。在每个TNT模块中，每个块通过unfold进一步变换到目标尺寸，结合线性投影，块序列变为：
其中， c表示通道数量。具体来说，我们将每个块视作像素嵌入信息：
其中，。
在TNT内部，我们具有两个数据流，一个用于跨块操作，一个用于块内像素操作。对于像素嵌入，我们采用transformer模块探索像素之间的相关性：
其中表示层索引，L表示总共层数。所有块张量变换为。它可以视作inner transformer block，表示为，该过程构建了任意两个像素之间的相关性。
在块层面，我们创建了块嵌入内存以保存块特征，其中表示类信息，初始化为0。在每一层，块张量通过线性投影变换到块嵌入空间并与块嵌入相加：
其中表示flatten操作。然后我们采用标准transformer模块对块嵌入进行变换：
该输出即为outer transformer block'，它用于建模块嵌入之间的相关性。
总而言之，TNT的输入与输出包含像素嵌入与块嵌入，因此TNT可以表示为：
通过堆叠L次TNT模块，我们即可构建一个Transformer-in-Transformer网络，最后类别token作为图像特征表达，全连接层用于分类。
除了内容/特征信息外，空间信息也是图像识别非常重要的因素。对于块嵌入与像素嵌入来说，我们同时添加了位置编码信息，见上图。这里采用标准1D可学习位置编码信息，具体来说，每个块被赋予一个位置编码：
通过这种方式，块位置编码可以更好的保持全局空间结构信息，而像素位置编码可以保持局部相对位置关系。
Complexity Analysis
对于标准transformer而言，它包含两部分：MSA与MLP。MSA的FLOPs如下：
而MLP的FLOPs则为。所以，标准transformer的整体FLOPs如下：
一般来说，所以FLOPs可以简化为，而参数量则是
本文所提TNT则包含三部分：inner transformer block, outer transformer block与线性层。的计算复杂度分别为，线性层的FLOPS则是。因此TNT的总体FLOPs则表示如下：
类似的TNT的参数量表示如下：
尽管TNT添加了两个额外的成分，但FLOPs提升很小。TNT的Flops大约是标准模块的1.09x，参数量大概是1.08x。通过小幅的参数量与计算量提升，所提TNT模块可以有效的建模局部结构信息并取得精度-复杂度的均衡。
Network Architecture
在最终网络结构配置方面，我们延续了ViT与DeiT的配置方式。块大小为，unfold块大小。下表给出了TNT网络的不同大小的配置信息，它们分别包含23.8M和65.6M参数量，对应的FLOPs分别为5.2B与14.1B(注：输入图像尺寸为)。
Operational Optimizations 此外，启发与SE，我们进行tansformer的通道注意力机制探索。我们首先对所有patch/pixel嵌入进行平均，然后采用两层MLP计算注意力，所得注意力与所有嵌入相乘。SE模块仅仅带来非常少的参数量，但有助于进行通道层面的特征增强。
Experiments
为验证所提方案的有效性，我们在ImageNet以及其他下游数据上进行了对比分析，相关数据信息如下所示。
训练超参方面的配置信息如下所示。
我们先来看一下TNT、CNN以及其他Transformer在ImageNet上的性能对比，结果见下表。
从上表可以看到：
所提TNT模型优于其他所有Transformer模块，TNT-S取得了81.3%top-1精度并以1.5%指标优于DeiT-S；通过添加SE模块，其性能可以进一步提升到81.6%top-1。 相比CNN模型，TNT优于广泛采用的ResNet与RegNet。
最后，我们再来看一下在下游任务的迁移效果，结果见效果。注：所有模型在分辨率进行了微调。
从上表可以看到：
在迁移学习方面，TNT取得了比DeiT更优的效果； 通过更高分辨率的微调，TNT-B取得了83.9%的top-1精度。
全文到此结束，更多消融实验与分析建议各位同学查看原文。
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