何凯明团队又出新论文！北大、上交校友教你用ViT做迁移学习-技术圈

新智元报道

编辑：LRS 好困小咸鱼

【新智元导读】何凯明团队又发新论文了！这次他们研究的是如何将预训练好的ViT迁移到检测模型上，使标准ViT模型能够作为Mask R-CNN的骨干使用。结果表明，与有监督和先前的自我监督的预训练方法相比，AP box绝对值增加了4%。

模型参数的初始化一直是一个重要的研究问题，一个合适的初始化能够提升模型性能，加速收敛找到最优解。

由于不需要训练数据，所以无监督或自监督训练后的模型，能够很自然地作为下游任务（如图像分类、目标检测）模型微调前的初始化参数。

无监督算法的性能由微调后模型在下游任务的性能，如准确率、收敛速度等等相比基线模型是否有提高来进行判断。

在计算机视觉领域，由于CNN在过去的统治力，所以无监督深度学习通常都是基于标准卷积网络模型。例如将ResNet预训练后的模型迁移到其他基于CNN模型也是相当容易且直接的。

但现在时代变了，Vision Transformer（ViT）成为了新的主流模型。

虽然迁移其他无监督ViT 模型的参数在大的方法上和CNN 没有什么区别，但在迁移细节上还没有相关研究。

过去十多年，目标检测一直是视觉领域的核心任务，但在ViT时代还没有太多的研究成果。

结合这两个出发点，何凯明在FAIR最新研究以目标检测任务为基础，研究了标准ViT模型的迁移方法。

https://arxiv.org/abs/2111.11429

文章的第一作者是Yanghao Li，目前是Facebook AI Research（FAIR）的研究工程师，分别于2015年和2018年在北京大学获得学士和硕士学位，主要研究领域是计算机视觉和深度学习。

第二作者是Saining Xie，目前是FAIR的研究科学家。博士毕业于加州大学圣地亚哥分校，2013年毕业于上海交通大学ACM荣誉班，获学士学位。研究兴趣包括机器学习（主要是深度学习）及其在计算机视觉中的应用。

研究方法

文中采用何凯明发布于2017年的目标检测模型Mask R-CNN作为基础模型，它也是Cascade R-CNN 和HTC/HTC++的底层模型，对于研究目标检测迁移学习来说是一个非常合适的模型。

但把ViT作为Mask R-CNN的骨干网络还存在两个问题：

一、将ViT与特征金字塔网络（feature pyramid network, FPN）相匹配

Mask R-CNN的骨干网络既可以是单尺度（single-scale）也可以是多尺度特征输入到FPN中，并且FPN能提供更好的目标检测结果，更少的运行时间和内存开销。

但使用FPN存在一个问题，因为ViT仅能输出单尺度特征，而非CNN的多尺度特征。为解决这个问题，研究人员使用了XCiT中的技术对ViT中间特征进行上采样和下采样，以提供四种不同分辨率的特征。

第一个模块采用两个步长为2的转置卷积（transposed convolution）进行4倍上采样；然后采用一个步长为2*2的转置卷积进行两倍上采样；最后一个模块采用步长为2的2*2 max pooling进行下采样。

每个模块都不会改变ViT的通道维度数。

假设patch size为16，那这些模块能够将输出步长为4、8、16、32的图像特征，然后送入到FPN中。

虽然相关研究 Swin与MViT通过修改VIT架构解决了ViT无法输出多尺度特征的问题。这种处理方式也是一个重要的研究方向，但它与ViT的简单设计相悖，会阻碍新的无监督学习方法的探索研究。

二、降低内存消耗和时间复杂度

Transformer 的众所周知的问题就是自注意机制的时间复杂度太高，把ViT放到Mask R-CNN 中也会导致这个问题。

假设每个patch的尺寸为h×w，且无重合。

在预训练过程中，该复杂度是可控的，在224×224图像中， h=w=14是一个常用的设置。但在目标检测中，标准图像尺寸为1024 × 1024，将近21倍多的像素和图像patch。由于自注意力的二次复杂度，哪怕基线ViT-B也需要占用20-30G GPU显存。

研究采用受限的（Windowed）self-attention，通过将全局计算都替换为局部计算来降低空间与时间复杂度。

将h×w的patch图像分割成r×r非重叠patch窗口，并在每个窗口内独立计算自注意力，这种处理方式可以大幅降低空间复杂度与时间复杂度。

但windowed self-attention的一个缺陷在于：骨干网络不能跨窗口聚合信息，所以需要每隔d/4个块添加一个全局自注意力模块。

相比于原始Mask R-CNN，研究人员对其中几个模块进行了修改。

FPN中的卷积后加入Batch Normalization；

在RPN（region proposal network）中使用两个卷积；

采用四个带BN的卷积后接一个全连接用来RoI (reigon-of-interest) 分类与box回归头，而非原始的两层无normalization的MLP；

标准mask头中的卷积后加入BN

相比原始训练机制，研究人员采用了从头开始训练+更长训练周期的训练机制。

尽管研究人员在实验过程中让超参数尽可能少，并且不使用额外的数据增强和正则化技术，但drop path regularization对于ViT骨干网络是非常有效的，所以，真香。

总之在训练过程中的使用LSJ数据增广(分辨率，尺度范围[0.1, 2.0])，AdamW+Cosine学习率衰减+linear warmup，drop path正则；

训练过程使用了64个Nvidia V100-32GB的GPU，batch size为64。当采用预训练初始模型参数时，微调100 个epoch；当从头开始训练时，训练400个epoch。

为使上述训练机制适用于同模型，研究人员对学习率lr、权重衰减（weight decay, wd）以及drop path rate（dp）三个超参进行微调，同时保持其他不变。采用ViT-B+MoCoV3进行了大量实验以估计合理的超参范围：

对每个初始化，固定dp=0.0，对lr与wd采用grid搜索，固定搜索中心为，以此为中心搜索；

对于ViT-B，从中选择dp(预训练参数时，训练50epoch；从头开始时，则训练100epoch，dp=0.1为最优选择；

对于ViT-L，采用了ViT-B的最优lr与wd，发现dp=0.3是最佳选择。

实验部分

研究人员对比了五种网络初始化的方法：

Random：即所有参数均随机初始化，无预训练；

Supervised：即ViT骨干在ImageNet上通过监督方式预训练，分别为300和200epoch；

MoCoV3：即在ImageNet上采用无监督方式预训练ViT-B与ViT-L，300epoch；

BEiT：即采用BEiT方式对ViT-B与ViT-L预训练，800epoch；

MAE：使用MAE 无监督方法在ImageNet-1K上训练后得到ViT-B和ViT-L的权重。

虽然实验尽可能对所有方法都公平，但还是有一些因素导致了不公平：

不同的预训练方法采用了不同的epoch；

BEiT采用可学习相对位置bias，而非其他方法中的绝对位置embedding；

BEiT在预训练过程中采用了layer scale，而其他方法没采用；

研究人员尝试对预训练数据标准化，而BEiT额外采用了DALL-E中的discrete VAE，在约2.5亿专有和未公开图像上训练作为图像tokenizer。

在COCO目标检测和实例分割上进行实验的结果可以看到：

无论初始化过程如何，文中提出的Mask R-CNN训练过程都更加平滑，甚至它都不需要stabilizing的技术手段，如gradient clipping。

相比有监督训练，从头开始训练具有1.4倍的性能提升。实验结果也证明了有监督预训练并不一定比随机初始化更强；

基于对比学习的MoCoV3具有与监督预训练相当的性能；

对于ViT-B来说，BEiT与MAE均优于随机初始化与有监督预训练；

对于ViT-L，BEiT与MAE带来的性能提升进一步扩大。

从收敛性上看，相比随机初始化，预训练初始化可以显著加速收敛过程，大约加速4倍。

还有两个需要注意的地方是：

理想情况下，每个训练过程的drop path rate都应进行调整，因为可以观察到，当模型接受更长时间的训练时，最佳dp值可能需要增加。

在所有情况下都可以通过训练来获得更好的结果，例如加长训练时间，使用更复杂的训练流程，使用更好的正则化和更大的数据增强。

当然，由于COCO数据集的训练集非常大，即便随机初始化也能获得比较好，甚至更好的结果，这就导致迁移学习比较尴尬了。

研究人员还发现，现有的方法如有监督IN1k、MoCoV3无监督预训练的性能反而会弱于随机初始化基线方案。并且已有的无监督迁移学习改进对比的均为监督预训练，并不包含随机初始化方案。

此外，其他研究人员都是采用了较弱的模型，因而具有更低的结果，这就导致不确定如何将已有方法迁移到sota 模型中。

由于预训练，MAE与BEiT提供了首个令人信服的COCO数据集上的性能提升，并且这些基于masking的方案会随模型大小提升进一步改善检测迁移学习能力的潜力，而有监督预训练与MoCoV3等初始化方式上并没有观察到这种结论。

结论

论文提出的方法使标准的ViT模型能够作为骨干在Mask R-CNN中得到实际的应用。

这些方法产生了可接受的训练内存和时间，同时也在COCO上取得了优异的结果，而且还不会涉及到复杂的扩展。

通过对五种不同的ViT初始化方法进行比较可以发现，虽然随机初始化要比预训练的初始化长大约4倍，但相比于比ImageNet-1k的监督预训练，可以取得更高的AP。

此外，MoCoV3作为对比性无监督学习的代表，其表现几乎与监督性预训练相同，因此也比随机初始化差。

更重要的是，论文发现了一个令人兴奋的新结果：基于masking的方法（BEiT和MAE）比有监督和随机初始化都有更大的收益，而且这些收益会随着模型大小的增大而增加。

参考资料：

https://arxiv.org/abs/2111.11429