YOLO算法改进Backbone系列之：PVT

news2024/11/16 1:45:30

摘要：尽管基于CNNs的backbone在多种视觉任务中取得重大进展，但本文提出了一个用于密集预测任务的、无CNN的的简单backbone——Pyramid Vision Transformer（PVT）。相比于ViT专门用于图像分类的设计，PVT将金字塔结构引入到transformer，使得可以进行下游各种密集预测任务，如检测、分割等。与现有技术相比，PVT有如下优点：（1）相比于ViT的低分辨率输出、高计算复杂度、高内存占用，PVT不仅可以对图像进行密集划分训练以达到搞输出分辨率的效果（这对密集预测很重要），还可以使用一个逐渐缩小的金字塔来降低大feature maps的计算量；（2）PVT兼具了CNNs和Transformer的优点，使其成为一个通用的无卷积backbone，可以直接替换基于CNN的backbone；（3）大量实验表明，PVT可以提高多种下游任务的性能，如目标检测、语义/实例分割等。比如，参数量相当的情况下， RetinaNet+PVT可以在COCO上达到40.4AP，而RetinNet+ResNet50只有36.3AP。作者希望PVT能够成为像素级预测任务的一种可供选择的backbone，并促进后续的研究。

CNN通过stack CNN 层来学习一个层次化的feature representations, 并且随着层数的增加，感受野越来越大, channel数越来越大，feature map尺寸越来越小，然后后边连接一到多个特定的任务网络来执行具体的任务;
如图b，经典的ViT是一个柱式结构，实际上就是stack transformer block, 为了把NLP中的Transformer用到Vision中，惯用做法是通过网格化把feature转化为sequence of patches，每个patches的尺寸一般为32 x 32,
如图c即为所提出的Pyramid Vision Transformer (PVT), 也是首先把figure 转化为Sequence of patches, 从结构来说也是学习一个层次化的representation,只不过基本的building block 已经由 Conv. 替换为 Attention module.
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PVT和ViT都是纯Transformer的模型，没有任何卷积操作，而两者主要的不同在于PVT引入了特征金字塔结构。在ViT中，使用的是传统Transformer，其输入与输出尺寸相同。由于资源限制，ViT的输出只能是一个比较粗糙的feature map，如1616、3232，相应的其输出步幅也比较低，如16步长、32步长。结果就导致ViT很难直接用于那些对分辨率要求比较高的密集预测任务。PVT通过引入渐进缩减金字塔打破了Transformer的这种限制，可以像传统CNN backbone那样生成多尺度feature map。此外，还设计了一个简单有效的注意力层—SRA，来处理高分辨率feature maps并减低计算复杂度和内存消耗。总的来说，PVT相比ViT有如下优势：
（1）更加灵活：可以在不同的stage生成不同分辨率、通道的feature maps
（2）更加通用：可以轻松嵌入到大多下游任务的模型中
（3）对计算、内存更加友好：可以处理高分辨率的feature maps
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