YOLOS：通过目标检测重新思考Transformer（附源代码）-技术圈

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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.00666.pdf

源代码地址：https://github.com/hustvl/YOLOS

前言

Transformer能否从纯序列到序列的角度执行2D目标级识别，而对2D空间结构知之甚少？为了回答这个问题，今天就展示了“You Only Look at One Sequence” (YOLOS)，这是一系列基于朴素视觉变换器的目标检测模型，具有尽可能少的修改和inductive biases。

YOLOS-S, 200 epochs pre-trained, COCO AP = 36.1

我们发现仅在中等大小的ImageNet-1k数据集上预训练的YOLOS已经可以在COCO上实现具有竞争力的目标检测性能，例如直接从BERT-Base中采用的YOLOS-Base可以实现42.0 box AP。研究者还通过目标检测讨论了当前预训练方案和模型缩放策略对Transformer在视觉中的影响和局限性。

背景

Transformer为迁移而生。在自然语言处理 (NLP) 中，主要方法是首先在大型通用语料库上预训练Transformer以进行通用语言表示学习，然后针对特定目标任务对模型进行微调。最近，Vision Transformer(ViT)表明，直接从NLP继承的典型Transformer编码器架构可以使用现代视觉迁移学习配方在大规模图像识别上表现出奇的好。将图像补丁嵌入序列作为输入，ViT可以从纯序列到序列的角度成功地将预训练的通用视觉表示从足够的规模转移到更具体的图像分类任务，数据点更少。

ViT-FRCNN是第一个使用预训练的ViT作为R-CNN目标检测器的主干。然而，这种设计无法摆脱对卷积神经网络(CNN)和强2D归纳偏差的依赖，因为ViT-FRCNN将ViT的输出序列重新解释为2D空间特征图，并依赖于区域池化操作（即RoIPool或RoIAlign）以及基于区域的CNN架构来解码ViT特征以实现目标级感知。受现代CNN设计的启发，最近的一些工作将金字塔特征层次结构和局部性引入Vision Transformer设计，这在很大程度上提高了包括目标检测在内的密集预测任务的性能。然而，这些架构是面向性能的。另一系列工作，DEtection TRansformer(DETR)系列，使用随机初始化的Transformer对CNN特征进行编码和解码，这并未揭示预训练Transformer在目标检测中的可迁移性。

ViT-FRCNN

为了解决上面涉及的问题，有研究者展示了You Only Look at One Sequence (YOLOS)，这是一系列基于规范ViT架构的目标检测模型，具有尽可能少的修改以及注入的归纳偏置。从ViT到YOLOS检测器的变化很简单：

YOLOS在ViT中删除[CLS]标记，并将一百个可学习的[DET]标记附加到输入序列以进行目标检测；
YOLOS将ViT中的图像分类损失替换为bipartite matching loss，以遵循Carion等人【End-to-end object detection with transformers】的一套预测方式进行目标检测。这可以避免将ViT的输出序列重新解释为2D特征图，并防止在标签分配期间手动注入启发式和对象2D空间结构的先验知识。

新框架

YOLOS删除用于图像分类的[CLS]标记，并将一百个随机初始化的检测标记（[DET] 标记）附加到输入补丁嵌入序列以进行目标检测。
在训练过程中，YOLOS将ViT中的图像分类损失替换为bipartite matching loss，这里重点介绍YOLOS的设计方法论。

Detection Token

我们有目的地选择随机初始化的[DET]标记作为目标表示的代理，以避免2D结构的归纳偏差和在标签分配期间注入的任务的先验知识。在对COCO进行微调时，对于每次前向传递，在[DET]tokens生成的预测与真实对象之间建立最佳二分匹配。该过程与标签分配的作用相同，但不知道输入的2D结构，即YOLOS不需要将ViT的输出序列重新解释为用于标签分配的2D特征图。理论上，YOLOS在不知道确切的空间结构和几何形状的情况下执行任何维度的物体检测是可行的，只要每次通过输入总是以相同的方式展平为一个序列。

YOLOS-S, 300 epochs pre-trained, COCO AP = 36.1

Fine-tuning at Higher Resolution

在COCO上进行微调时，除用于分类和边界框回归的MLP头以及随机初始化的100个[DET]标记外，所有参数均从ImageNet-1k预训练权重初始化。分类和边界框回归头均由MLP实现，具有两个使用单独参数的隐藏层。

在微调期间，图像具有比预训练高得多的分辨率，为了保持补丁大小相同（16 × 16），这导致更大的有效序列长度。虽然ViT可以处理任意序列长度，但位置嵌入需要适应更长的输入序列。我们以相同的方式对预训练的位置嵌入进行2D插值。

实验分析及可视化

YOLOS的不同版本的结果

与训练的效果

不同尺度模型的预训练和迁移学习性能

与一些小型CNN检测器的比较

Self-attention Maps of YOLOS

检验与YOLOS-S最后一层头部预测相关的[DET]tokens的自注意力。可视化pipeline遵循【 Emerging properties in self-supervised vision transformers】。可视化结果如下图所示。

对于给定的YOLOS模型，不同的自注意力头关注不同的模式和不同的位置。一些可视化是可解释的，而另一些则不是。
我们研究了两个YOLOS模型的注意力图差异，即200 epochs ImageNet-1k预训练YOLOS-S和300 epochs ImageNet-1k预训练YOLOS-S。注意这两个模型的AP是一样的（AP=36.1）。从可视化中，我们得出结论，对于给定的预测对象，相应的[DET]标记以及注意力图模式通常对于不同的模型是不同的。

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