《互协方差注意力Transformer：XCiT》
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2021-06-25 08:22
前言
近期大火的视觉Transformer使用自注意力机制对所有图像patch进行交互，能够灵活地对图像数据进行建模。然而自注意力机制本身的复杂度让其难以处理长序列或高分辨率图像。
我们基于key和query的互协方差矩阵，提出一个转置版本的自注意力操作(协方差注意力)，让其在token维上的操作转变成特征维上的操作，进而降低自注意力复杂度为线性增长。这种改进也让Xcit能够高效地处理高分辨率图像。
论文：https://arxiv.org/pdf/2106.09681.pdf 代码：https://github.com/facebookresearch/xcit
回顾原始self attention
给定一个形状为(N, d)的输入X，其中N代表token数量，d代表通道数。自注意力机制先通过三个独立的线性操作得到Q,K,V
然后使用Q,K得到注意力特征图
最后与V相乘
我们着重看计算注意力特征图的部分，Q是一个的矩阵，转置后的K是一个。这两个矩阵相乘后得到的矩阵，得到个元素，每个元素需要d次相乘，因此复杂度是。(更详细复杂度分析可参考公众号的Transformer综述)。
Gram矩阵和协方差矩阵的联系
未归一化的协方差矩阵可以写为，而格拉姆矩阵其实就是矩阵内积，即，格拉姆矩阵一般在风格迁移用的比较多，本质上就是计算向量之间的相关度。
而这两个矩阵的特征向量可以互相计算得到，如果V是G的特征向量，那么C的特征向量U可以由计算得到。
原始的自注意力计算过程可以看作是类似格拉姆矩阵的计算过程：
我们考虑使用互协方差矩阵的形式去替代，即：
这样可以把复杂度减少
互协方差注意力
互协方差注意力公式如下：
l2norm和缩放
为了让计算的互协方差矩阵元素值在(-1, 1)这个范围内，我们先对Q, K都做了一个L2归一化，这能够加强训练的稳定性。
这么做虽然能保证稳定，但也限制了特征表达(比如某些特征比较突出，但是经过归一化后，该特征在数值上则没有那么大)，所以引入了一个可学习参数来进行缩放。
Block-diagonal协方差注意力
与原始的多头注意力机制相似，受Group Normalization启发，我们并没有让所有特征互相交互，而是对其分组，对每个头单独应用协方差注意力
其中，这么做有两个好处
注意力复杂度能够进一步通过h来控制 这种分组的形式能更容易被优化，提升性能
相关代码如下：
class XCA(nn.Module):
def __init__(self, dim, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.):
...
def forward(self, x):
B, N, C = x.shape
qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads)
qkv = qkv.permute(2, 0, 3, 1, 4)
q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] # make torchscript happy (cannot use tensor as tuple)
# 转置
q = q.transpose(-2, -1)
k = k.transpose(-2, -1)
v = v.transpose(-2, -1)
q = torch.nn.functional.normalize(q, dim=-1)
k = torch.nn.functional.normalize(k, dim=-1)
attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.temperature
attn = attn.softmax(dim=-1)
attn = self.attn_drop(attn)
x = (attn @ v).permute(0, 3, 1, 2).reshape(B, N, C)
x = self.proj(x)
x = self.proj_drop(x)
return x
复杂度分析
原始的自注意力时间复杂度为，显存复杂度为
而互协方差注意力可把复杂度分别降为,
其他组件
Local Patch interaction
使用了两个3x3的depthwise卷积+BN+GELU的组合，来增加局部Patch的交互。
FFN
跟原始的Vision Transformer保持一致结构
Global aggregation with class attention
采用CaiT的做法，在最后两层引入一个叫class attention的结构，跟注意力是一样的结构，只不过引入了一个class embedding，只有这个class embedding接如后面的FFN，完成分类的任务。
首先我们给x拼入一个class token
跟计算注意力一样，我们得到Q,K,V，但是对于Q，我们只取其中的第一个元素，也就是输入X中的class_token得到的Qc
接着就是和自注意力机制一样的计算过程，由于只更新这个class_token相关的部分，所以计算的结果和输入x[1:] (因为输入x第一个元素是我们的class_token)拼接在一起，相关伪代码如下：
self.cls_token = nn.Parameter(...) # 得到class token
x = torch.cat((cls_tokens, x), dim=1) # 拼接到x上
# Class Attention
def forward(...):
# 得到Q, K, V
qc = q[:, :, 0:1] # 取到 CLS token
attn_cls = (qc * k).sum(dim=-1) * self.scale
attn_cls = attn_cls.softmax(dim=-1)
attn_cls = self.attn_drop(attn_cls)
cls_tkn = (attn_cls.unsqueeze(2) @ v).transpose(1, 2).reshape(B, 1, C)
cls_tkn = self.proj(cls_tkn)
x = torch.cat([self.proj_drop(cls_tkn), x[:, 1:]], dim=1) # 重新拼回输入
return x
实验结果
这种"取巧"的设计结构，让XCiT能更好地处理不同分辨率的图片，同时效果也是十分不错的。更多实验结果可以翻看原文。
总结
作者从互协方差矩阵和格拉姆矩阵之间的联系，结合自注意力复杂度高的原因，进而推导出一个极为简单的注意力转置形式，能够让复杂度从序列数量的平方变为特征的平方，在这一前提下减少特征数便可以大大减小模型参数。希望后续的视觉Transformer能够探索怎么能够像CNN一样，在不同分辨率下能够直接迁移预训练好的模型使用。
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