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关于深度学习:Vision-MLP之HireMLP-Vision-MLP-via-Hierarchical-Rearrangement

jiezi

Hire-MLP: Vision MLP via Hierarchical Rearrangement

原始文档：https://www.yuque.com/lart/pa…

这篇文章十分好读，没有简单的单词和句式，从头看到尾十分顺畅。十分喜爱这样的写作格调。

从摘要理解文章

This paper presents Hire-MLP, a simple yet competitive vision MLP architecture via hierarchical rearrangement.

问题：

  1. 是什么？针对空间 MLP 的简化解决策略。
  2. 为什么？分而治之，简化解决。
  3. 如何做？将原有的无差别全局空间 MLP 替换为先部分解决后再对各个区域进行关联。

Previous vision MLPs like MLP-Mixer are not flexible for various image sizes and are inefficient to capture spatial information by flattening the tokens.

本文的目标：

  1. 去除已经的 MLP 办法对于输出数据尺寸的依赖
  2. 更无效的捕捉空间信息的形式

Hire-MLP innovates the existing MLP-based models by proposing the idea of hierarchical rearrangement to aggregate the local and global spatial information while being versatile for downstream tasks.

部分和全局空间信息的集成：部分可能依赖卷积操作；在 MLP 的语境下，全局空间信息如果不应用空间 MLP 那又该如何解决呢？难不成是池化操作？——从前面看，这里实际上更相似于 SwinTransformer 的解决形式，先部分范畴内的密集连贯，再对各个区域进行关联。
对于上游工作（宰割检测等）更加通用，这阐明本文的办法会采纳多尺度构造。
那这里对于特色的下采样又是如何解决的？池化？跨步卷积？还是 patch 交融？——从论文中看，应用的是跨步卷积。

Specifically, the inner-region rearrangement is designed to capture local information inside a spatial region_. Moreover, to enable information communication between different regions and capture global context, _the cross-region rearrangement is proposed to circularly shift all tokens along spatial directions.

看来有些相似于 SwinTransformer 的解决，部分解决后，再进行全局的偏移来关联各个区域。

The proposed HireMLP architecture is built with simple channel-mixing MLPs and rearrangement operations, thus enjoys high flexibility and inference speed.

这里的解决仿佛没有提到空间 MLP，那么在部分区域外部是如何解决的？

Experiments show that our Hire-MLP achieves state-of-the-art performance on the ImageNet-1K benchmark. In particular, Hire-MLP achieves an 83.4% top-1 accuracy on ImageNet, which surpasses previous Transformer-based and MLP-based models with _better trade-off for accuracy and throughput_.

次要内容

能够看到，次要改变在于原始的空间 MLP 处，被替换为 Hire Module。

Hierarchical Rearrangement

这里是基于区域进行的解决，所以模块中须要先依照 H 轴和 W 轴进行区块的划分。

这里的重排操作是从两个维度上开展的，一个是沿着高一个是沿着宽。

Inner-region Rearrangement

从图中能够看到，区域内的重排，高方向就是将 H 轴上的相邻层（部分条形区域）重叠到通道 C 维度上，宽方向上解决也是相似，通过重叠到通道上，间接就是用通道 MLP 就能够实现部分区域特色的解决。

这里的想法很有意思。

然而认真思考的话，这里其实能够看做是对于卷积的一种合成。在 pytorch 中，应用 [nn.Unfold](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Unfold.html?highlight=unfold#torch.nn.Unfold) 实现卷积操作的解决实际上和此相似。就是通过将部分窗口的数据重叠到通道维度上，之后应用全连贯层解决即可等价于更大的核的卷积操作。

而这里，能够看做是划窗无重叠的解决。说不定这篇后续的工作会尝试应用有重叠的模式。

不过这种形式，倒是更像卷积了。

>>> # Convolution is equivalent with Unfold + Matrix Multiplication + Fold (or view to output shape)
>>> inp = torch.randn(1, 3, 10, 12)
>>> w = torch.randn(2, 3, 4, 5)
>>> inp_unf = torch.nn.functional.unfold(inp, (4, 5))
>>> out_unf = inp_unf.transpose(1, 2).matmul(w.view(w.size(0), -1).t()).transpose(1, 2)
>>> out = torch.nn.functional.fold(out_unf, (7, 8), (1, 1))
>>> # or equivalently (and avoiding a copy),
>>> # out = out_unf.view(1, 2, 7, 8)
>>> (torch.nn.functional.conv2d(inp, w) - out).abs().max()
tensor(1.9073e-06)

另外一点是，这里将部分方形窗口的解决拆分成了 H 和 W 两个不同方向的一维条形窗口。行将 kxk 拆分成 1xk 和 kx1 的模式。

看来卷积模型的各种设计简直曾经将模型构造的根底单元穷尽了吧(^__^)。

Cross-region Rearrangement

而对于跨区域的重排，则是特色沿着 H 轴或者 W 轴进行整体的 shift（torch.roll）来解决。该操作独自应用仿佛没什么用，然而如果在重排后再后面设计的区域内的解决，那么就恰好实现了部分区域的跨窗口。

然而这里有个问题须要留神，能够看到，这里的部分区域的解决仅仅蕴含在窗口特色偏移之后，而没有思考对偏移之前的特色进行部分解决。更正当的模式应该是 窗口外部解决 -> 窗口特色偏移 -> 窗口外部解决 -> 偏移的窗口特色地位复原 -> 窗口外部解决（可选），这样的穿插解决仿佛才能够更好的笼罩到更广的空间范畴，不像当初，窗口解决始终对应的都是固定的区域。

试验后果

融化试验次要探讨了以下几点：

  • 划分的窗口数量：默认是沿着 H 轴和 W 轴划分的窗口宽度是一样的。更小的窗口会更加强调部分信息。并且试验中，经验性的在更浅层中应用更大的窗宽，来取得更大的感触野。

能够看到，当逐步增大窗宽的时候，性能会有降落。作者揣测随着区域大小的减少，瓶颈构造中可能会有一些信息失落。

  • 跨窗口偏移的步长 s 的探讨。

能够看到，浅层窗口偏移大一点成果会好。或者是因为增大浅层特色的感触野能够带来肯定的好处。

  • 针对不同 padding 模式的探讨。这里是因为对于 224 的输出，stage4 时特色大小为 7 ×7，这不能实现窗口的平均划分，所以在本文中无重叠的窗口的设定下，是须要加 padding 的。这里探讨了几种策略。

  • Hire Module 中不同分支的重要性。

能够看到，区域外部的解决这个局部是十分重要的。其实也能够了解。如果没有了这样的部分操作。那么简略的偏移跨窗口偏移对于通道 MLP 而言也是没有什么意义的。因为原本就是点操作。

  • 不同的跨窗口通信的模式。

这里比拟了偏移（能够保留肯定的相邻关系，即绝对地位信息）和 shufflenet 那样的组间 shuffle。能够看到绝对地位信息还是比拟重要的。

链接

  • Hire-MLP: Vision MLP via Hierarchical Rearrangement: https://arxiv.org/pdf/2108.13341.pdf
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