2021 ICCV Best Paper | Swin Transformer-技术圈

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昨天Swin Transformer拿到2021 ICCV Best Paper了！恭喜恭喜！MSRA再一次拿到Best Paper，上一次可以追溯到ResNet，巧合的是，这一次也是通用骨干网络模型。

放一张图感受一下SwinT的威力

语义分割在ADE20K上刷到53.5 mIoU，超过之前SOTA大概4.5 mIoU！

来源：https://paperswithcode.com/sota/semantic-segmentation-on-ade20k-val

最近Transformer的文章眼花缭乱，但是精度和速度相较于CNN而言还是差点意思，直到Swin Transformer的出现，让人感觉到了一丝丝激动，Swin Transformer可能是CNN的完美替代方案。

作者分析表明，Transformer从NLP迁移到CV上没有大放异彩主要有两点原因：1. 两个领域涉及的scale不同，NLP的scale是标准固定的，而CV的scale变化范围非常大。2. CV比起NLP需要更大的分辨率，而且CV中使用Transformer的计算复杂度是图像尺度的平方，这会导致计算量过于庞大。为了解决这两个问题，Swin Transformer相比之前的ViT做了两个改进：1.引入CNN中常用的层次化构建方式构建层次化Transformer 2.引入locality思想，对无重合的window区域内进行self-attention计算。

相比于ViT，Swin Transfomer计算复杂度大幅度降低，具有输入图像大小线性计算复杂度。Swin Transformer随着深度加深，逐渐合并图像块来构建层次化Transformer，可以作为通用的视觉骨干网络，应用于图像分类、目标检测和语义分割等任务。

Swin Transformer

整个Swin Transformer架构，和CNN架构非常相似，构建了4个stage，每个stage中都是类似的重复单元。和ViT类似，通过patch partition将输入图片HxWx3划分为不重合的patch集合，其中每个patch尺寸为4x4，那么每个patch的特征维度为4x4x3=48，patch块的数量为H/4 x W/4；stage1部分，先通过一个linear embedding将输划分后的patch特征维度变成C，然后送入Swin Transformer Block；stage2-stage4操作相同，先通过一个patch merging，将输入按照2x2的相邻patches合并，这样子patch块的数量就变成了H/8 x W/8，特征维度就变成了4C，这个地方文章写的不清楚，猜测是跟stage1一样使用linear embedding将4C压缩成2C，然后送入Swin Transformer Block。

另外有一个细节，Swin Transformer和ViT划分patch的方式类似，Swin Transformer也是先确定每个patch的大小，然后计算确定patch数量。不同的是，随着网络深度加深ViT的patch数量不会变化，而Swin Transformer随着网络深度的加深数量会逐渐减少并且每个patch的感知范围会扩大，这个设计是为了方便Swin Transformer的层级构建，并且能够适应视觉任务的多尺度。

上图是两个连续的Swin Transformer Block。一个Swin Transformer Block由一个带两层MLP的shifted window based MSA组成。在每个MSA模块和每个MLP之前使用LayerNorm(LN)层，并在每个MSA和MLP之后使用残差连接。

Shifted Window based MSA

上图中红色区域是window，灰色区域是patch。W-MSA将输入图片划分成不重合的windows，然后在不同的window内进行self-attention计算。假设一个图片有hxw的patches，每个window包含MxM个patches，那么MSA和W-MSA的计算复杂度分别为：

$\begin{array} { l } \Omega ( \mathrm { MSA } ) = 4 h w C ^ { 2 } + 2 ( h w ) ^ { 2 } C \\ \Omega ( \mathrm { W }\mathrm {-MSA } ) = 4 h w C ^ { 2 } + 2 M ^ { 2 } h w C \end{array}$

（复杂度计算，计算 $Q=x\times W^Q, K=x\times W^K, V=x\times W^V$ 需要 $3h w C ^ { 2 }$ ，计算 $QK^T$ 需要 $(hw)^2C$ ，与 $V$ 相乘需要 $(hw)^2C$ ，然后得到的 $Z$ 需要乘以 $W^Z$ 需要 $h w C ^ { 2 }$ ，所以MSA总共需要 $4 h w C ^ { 2 } + 2 ( h w ) ^ { 2 } C$ ；而W-MSA在windows内做self-attention，所以 $QK^T$ 需要 ${h\over M }{w \over M}$ 个windows且每个复杂度为 $(M^2)^2C$ ，那么 $QK^T$ 总共计算复杂度为 $M ^ { 2 } h w C$ ，同理与 $V$ 相乘需要 $M ^ { 2 } h w C$ ，所以W-MSA总共需要 $4 h w C ^ { 2 } + 2 M ^ { 2 } h w C$ ）

由于window的patch数量远小于图片patch数量，W-MSA的计算复杂度和图像尺寸呈线性关系。

另外W-MSA虽然降低了计算复杂度，但是不重合的window之间缺乏信息交流，于是作者进一步引入shifted window partition来解决不同window的信息交流问题，在两个连续的Swin Transformer Block中交替使用W-MSA和SW-MSA。以上图为例，将前一层Swin Transformer Block的8x8尺寸feature map划分成2x2个patch，每个patch尺寸为4x4，然后将下一层Swin Transformer Block的window位置进行移动，得到3x3个不重合的patch。移动window的划分方式使上一层相邻的不重合window之间引入连接，大大的增加了感受野。

但是shifted window划分方式还引入了另外一个问题，就是会产生更多的windows，并且其中一部分window小于普通的window，比如2x2个patch -> 3x3个patch，windows数量增加了一倍多。于是作者提出了通过沿着左上方向cyclic shift的方式来解决这个问题，移动后，一个batched window由几个特征不相邻的sub-windows组成，因此使用masking mechanism来限制self-attention在sub-window内进行计算。cyclic shift之后，batched window和regular window数量保持一致，极大提高了Swin Transformer的计算效率。这一部分比较抽象复杂，不好理解，等代码开源了再补上。

感谢Smarter交流群小伙伴的补充说明(加微信进交流群: cjy094617)

实验结果

放一些实验结果，感受一下Swin Transformer对之前SOTA的降维打击。

图像分类上比ViT、DeiT等Transformer类型的网络效果更好，但是比不过CNN类型的EfficientNet，猜测Swin Transformer还是更加适用于更加复杂、尺度变化更多的任务。

目标检测碾压

语义分割碾压

目标检测在COCO上刷到58.7 AP（发表时第一）

实例分割在COCO上刷到51.1 Mask AP（发表时第一）

语义分割在ADE20K上刷到53.5 mIoU（发表时第一）

paper: https://arxiv.org/abs/2103.14030

code: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer

一作解读: https://www.zhihu.com/question/437495132/answer/1800881612

总结

网络架构设计：CNN based和Transformer based

上一篇文章讨论了一下网络架构设计是以CNN为主好还是Transformer为主好的问题，Swin Transformer给出了答案。Swin Transformer 吸收了CNN的locality、translation invariance和hierarchical等优点，形成了对CNN的降维打击。

Swin Transformer改进思路还是源于CNN，Transformer站在巨人的肩膀上又迎来了一次巨大的飞跃，未来Transformer会接过CNN手中的接力棒，把locality、translation invariance和hierarchical等思想继续发扬光大。

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