微软新作：MobileNet+Transformer轻量化并行模型！Mobile-Former！

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论文：https://arxiv.org/abs/2108.05895

微软提出Mobile-Former，MobileNet和Transformer的并行设计，可以实现局部和全局特征的双向融合，在分类和下游任务中，性能远超MobileNetV3等轻量级网络！
作者单位：微软, 中科大

1背景

最近，Vision Transformer(ViT)展示了全局处理的优势，与cnn相比实现了显著的性能提升。然而，当将计算预算限制在1G FLOPs内时，增益维特减少。如果进一步挑战计算成本，基于depthwise和pointwise卷积的MobileNet和它的扩展仍然占据着一席之地(例如，少于300M的FLOPs图像分类),这又自然而然地提出了一个问题:

如何设计有效的网络来有效地编码局部处理和全局交互?

一个简单的想法是将卷积和Vision Transformer结合起来。最近的研究表明，将卷积和Vision Transformer串联在一起，无论是在开始时使用卷积，还是将卷积插入到每个Transformer块中都是有益的。

在本文中，作者将设计范式从串联向并联转变，提出了一种新的MobileNet和Transformer并行化，并在两者之间建立双向桥接(见图)。将其命名为Mobile-Former，其中Mobile指MobileNet, Former指transformer。Mobile以图像为输入堆叠mobile block(或inverted bottleneck)。它利用高效的depthwise和pointwise卷积来提取像素级的局部特征。前者以一些可学习的token作为输入，叠加multi-head attention和前馈网络(FFN)。这些token用于对图像的全局特征进行编码。

Mobile-Former是MobileNet和Transformer的并行设计，中间有一个双向桥接。这种结构利用了MobileNet在局部处理和Transformer在全局交互方面的优势。并且该桥接可以实现局部和全局特征的双向融合。与最近在视觉Transformer上的工作不同，Mobile-Former中的Transformer包含非常少的随机初始化的token（例如少于6个token），从而导致计算成本低。

结合提出的轻量级交叉注意力对桥接进行建模，Mobile-Former不仅计算效率高，而且具有更强的表示能力，在ImageNet分类上从25M到500MFLOPs的低 FLOPs机制下优于MobileNetV3。例如，它在294M FLOPs下实现了77.9%的top-1准确率，比MobileNetV3提高了1.3%，但节省了17%的计算量。在转移到目标检测时，Mobile-Former 比MobileNetV3高8.6 AP。

2相关工作

2.1 轻量化CNN模型

mobilenet提出了一种在inverted bottleneck结构中使用depthwise和pointwise卷积对局部处理建模的有效方法。使用group卷积和channel shuffle来简化pointwise卷积的shuffle。此外，MicroNet提出了micro-factorized 卷积，优化了inverted bottleneck和group卷积的组合，在极低的FLOPs下实现了可靠的性能。其他有效的操作包括傅里叶变换、GhostNet中的线性变换，以及在AdderNet中使用廉价的加法替代大规模乘法。此外，还研究了不同的体系结构。MixConv探索了混合多个核大小，Sandglass inverted residual block的结构。EfficientNet和TinyNet研究深度、宽度和分辨率的复合缩放。

2.2 Vision Transformers

最近，ViT及其后续在多个视觉任务上取得了令人印象深刻的表现。原始的ViT需要在大型数据集(如JFT-300M)上进行训练才能表现良好。后来，DeiT通过引入几个重要的训练策略，证明了在较小的ImageNet-1K数据集上可以获得良好的性能。为实现高分辨率图像的ViT，提出了几种分层Transformer。

例如，Swin提出了在局部窗口内计算自注意力的移位窗口方法，CSWin通过引入十字形窗口自注意力进一步改进了该方法。T2T-ViT通过递归聚合相邻的token逐步将图像转换为token从而可以很好地建模局部结构。HaloNet开发了两种注意力扩展(blocked local attention和attention downsampling)从而提高了速度、内存使用以及准确性。

2.3 CNNs与ViT结合

近研究结果表明，卷积与Transformer相结合在预测精度和训练稳定性上都有提高。

通过在ResNet的最后3个bottleneck block中使用全局自注意力替换空间卷积，BoTNet在实例分割和目标检测方面有了显著的改进。

通过引入门控位置自注意力(GPSA)，ConViT通过soft卷积归纳偏差改进了ViT。

CvT在每个multi-head attention之前引入了depthwise/pointwise卷积。

LeViT和ViTC使用convolutional stem (stacking convolutions)代替patchify stem。LeViT和ViTC在低FLOP状态下有明显改善。在本文中作者提出了一个不同的设计，并行MobileNet和Transformer之间的双向交叉注意力。本文的方法既高效又有效，在低FLOP状态下优于高效CNN和ViT变种。

3Mobile-Former

Mobile-Former将MobileNet和transformer并行化，并通过双向交叉注意力将两者连接起来(见图1)。Mobile-former中，Mobile(简称MobileNet)以一幅图像作为输入，采用inverted bottleneck block提取局部特征。前者(指transformer)以可学习参数(或token)作为输入，记为，其中d和M分别为token的维数和数量。这些token被随机初始化，每个token表示图像的全局先验。这与Vision Transformer(ViT)不同，在ViT中，token线性地投射局部图像patch。这种差异非常重要，因为它显著减少了token的数量从而产生了高效的Former。

3.1 Low Cost Two-Way Bridge

作者利用cross attention的优势融合局部特性(来自Mobile)和全局token(来自Former)。这里为了降低计算成本介绍了2个标准cross attention计算:

1. 在channel数较低的MobileNet Bottlneck处计算cross attention;
2. 在Mobile position数量很大的地方移除预测，但让他们在Former之中。

将局部特征映射表示为x，全局token表示为z。它们被分割为和表示有H个头的多头注意力。从局部到全局的轻量级cross attention定义如下：

其中是第h个head的query投影矩阵，用于将多个head组合在一起，Attention()是query Q、key K和value V上的标准自注意力函数，如下所示：

注意，全局特性是query，而局部feat x是key和value。和应用于全局token z上。这个cross attention如图3(MobileFormer)所示。

以类似的方式，从全局到局部的cross attention计算如下:

其中和是key和value的投影矩阵。在这里，局部feat x是query，而全局feat z是key和value。这种cross attention的图表如图3(MobileFormer)所示。

3.2 Mobile-Former Block

Mobile-Former可以解耦为Mobile-Former块的堆栈(见图1)。每个块包括Mobile sub-block、Former sub-block和双向桥接(MobileFormer和MobileFormer)。Mobile-Former块的细节如图3所示。

1 输入和输出

Mobile-Former块有2个输入:

1. 局部特征图，具有C通道和L空间位置(L=hw，其中h和w为特征图的高度和宽度);

2. 全局token ，其中M和d分别是token的数量和维数。

Mobile-Former块输出更新后的局部特征映射为和全局token ，用作下一个(i+1)块的输入。注意，全局token的数量和维度在所有块中都是相同的。

2 Mobile sub-block

Mobile sub-block以feature map 为输入。与MobileNet中的inverted bottleneck block略有不同，在第一次pointwise卷积和深度卷积后用dynamic ReLU代替ReLU作为激活函数。

与原来的dynamic ReLU不同，在平均池化特征上使用两个MLP层生成参数，而在前者输出的第一个全局token上使用2个MLP层(图3中的θ)保存平均池化。注意，对于所有块，深度卷积的核大小是。将Mobile sub-block的输出表示为，作为Mobile Former的输入(见图3)，其计算复杂度为O(2LEC^2 + 9LEC)，其中L为空间位置数，E为通道展开比，C为展开前通道数。

3 Former sub-block

Former sub-block是带有多头注意(MHA)和前馈网络(FFN)的标准transform block。在这里，作者遵循ViT使用后层标准化。为了节省计算，作者在FFN中使用的扩展比为2而不是4。

Former sub-block之间处理是双向交叉注意力，即(MobileFormer和MobileFormer)(见图3)。其复杂性为O(M^2d + Md^2)。第1项涉及到计算query和key的点积，以及根据注意力值聚合值。第2项涉及到线性投影和FFN。由于Former只有几个token(m6)，所以第1项M^2d是可以忽略的。

4 MobileFormer

采用所提出的轻量cross attention(式1)将局部特征融合到全局token 。与标准自注意力相比去掉了key 和value (在局部特征上)的投影矩阵，以节省计算量(如图3所示)。其计算复杂度为O(LMC + MdC)，其中第1项涉及计算局部特征和全局特征之间的cross attention以及为每个全局token聚合局部特征，第2项是将全局特征投影到局部特征C的同一维度并在聚合后返回到维度d的复杂性。

5 MobileFormer

在这里cross attention(公式3)位于移动方向的相反方向。它融合了全局token 和局部特征。局部特征是query，全局token 是key和value。因此，保留key 和value的投影矩阵，但在query 时去掉投影矩阵以节省计算，如图3所示。计算复杂度为O(LMC + MdC)。

6 计算复杂度

Mobile-Former块的4个支柱有不同的计算成本。Mobile sub-block消耗的计算量最多(O(2LEC^2 + 9LEC))，它与空间位置数L呈线性增长，与局部特征c中通道数呈二次增长。Former sub-block和双向Bridge具有较高的计算效率，消耗小于所有Mobile-Former模型总计算量的20%。

3.3 网络配置说明

1 架构

表1显示了在294M FLOPs上的Mobile-Former架构，它以不同的输入分辨率堆叠11个Mobile-Former块。所有Mobile-Former区块都有6个维度为192的全局token。它以卷积作为stem开始，随后是lite bottleneck block在stage-1。lite bottleneck block使用深度卷积来扩展channel数量，并使用pointwise卷积来压缩channel数量。分类head对局部特征应用平均池化，与第一个全局token连接，然后通过2个完全连接的层(层之间使用h-swish)。

2 Downsample Mobile-Former Block

staget 2-5有一个Mobile-Former块的downsample变体(表示为Mobile-Former)来处理空间下采样。在Mobile-former中，只有Mobile sub block中的卷积层从3层(点向!深度向!点向)改变为4层(pointwisedepthpointwise)，其中第一个深度卷积层有stride=2。channel的数量在每个深度卷积中扩展，并压缩在接下来的pointwise卷积中。这节省了计算，因为2个代价高昂的pointwise卷积在下采样后以较低的分辨率执行。

3 Mobile-Former变体

Mobile-Former有7个不同计算成本的模型，从26M到508M FLOPs。它们的结构相似，但宽度和高度不同。作者遵循[36]来引用我们的模型的FLOPs，例如Mobile-Former-294M, Mobile-Former-96M。这些Mobile-Former模型的网络架构细节如下表。

4Mobile-Former的可解释性

为了理解Mobile和Former之间的协作，作者将cross attention形象化在双向桥上(MobileFormer和MobileFormer)（见图4、5、6）。使用ImageNet预训练的MobileFormer-294M，其中包括6个全局token和11个Mobile-Former块。作者观察到3种有趣的现象：

第1点：

lower level token的注意力比higher level token更多样化。如图4所示，每一列对应一个token，每一行对应相应的多头交叉注意中的一个头。注意，在MobileFormer(左半部分)中，注意力是在像素上标准化的，显示每个token的聚焦区域。相比之下，MobileFormer中的注意力是在token上标准化的，比较不同token在每个像素上的贡献。显然，第3和第5区块的6个token在MobileFormer和MobileFormer中都有不同的cross attention模式。在第8块中可以清楚地观察到token之间类似的注意力模式。在第12区块，最后5个token的注意力模式非常相似。注意，第1个token是进入分类器头部的class token。最近关于ViT的研究也发现了类似的现象。

第2点：

全局token的重点区域从低到高级别逐渐变化。图5显示了MobileFormer中第1个token的像素交叉注意力。这个token开始关注局部特性，例如边缘/角(在第2-4块)。然后对像素连通区域进行了更多的关注。有趣的是，聚焦区域在前景(人和马)和背景(草)之间转换。最后，定位识别度最高的区域(马身和马头)进行分类。

第3点：

MobileFormer的中间层(例如第8块)出现了前景和背景的分离。图6显示了特征图中每个像素在6个token上的cross attention。显然，前景和背景被第一个token和最后一个token分开。这表明，一些全局token学习有意义的原型，聚类相似的像素。

局限性

Mobile-Former的主要限制是模型大小。这有2个原因：

首先，由于Mobile，Former和bridge都有各自的参数，因此并行设计在参数共享方面效率不高；虽然Former由于token数量少，计算效率高，但它并不节省参数的数量。

其次，在执行ImageNet分类任务时，Mobile-Former在分类头(2个全连接层)中消耗了很多参数。例如，Mobile-Former-294M在分类头中花费了40% (11.4M中的4.6M)参数。当从图像分类切换到目标检测任务时，由于去掉了分类头，模型大小问题得到了缓解。

5实验

5.1 ImageNet Classification

5.2 Object Detection