中文标题：基于多路视觉Transformer的密集预测

提出问题

创新点

• 提出了一种具有多路径结构的多尺度嵌入方法，以同时表示密集预测任务的精细和粗糙特征。
• 全局到局部的特征交互（GLI），以同时利用卷积的局部连通性和转换器的全局上下文。

网络结构

• 建立了一个四阶段的特征层次图来生成不同尺度的特征映射。
• 步骤：
• 第1层：对于输入HxWx3，我们设计了一个由两个3x3，步长为4，输出通道数为$C_2$的卷积。
• 第2-5层：反复叠加MS-PatchEmbed(multi-scale patch embedding)以及MP-Transformer（multi-path Transformer）

Multi-Scale Patch Embedding

• 输入特征$X_i\in {\mathbb{R}}^{H_{i-1}\times W_{i-1}\times C_{i-1}}$, 学习一个$F_{k\times k}(\cdot )$将$X_i$排布成新Tokens $F_{k\times k}\in {\mathbb{R}}^{H_i\times W_i\times C_i}$，它的通道数为$C_i$。F的构型为一个大小$k\times k$，步长s，padding为p的卷积。
  
• 通过改变$k\times k$的大叫改变Patch的尺寸。卷积补丁嵌入层使我们能够通过改变stride和padding来调整标记的序列长度（输出尺寸）。
• 接着我们得到$F_{3\times 3},F_{5\times 5},F_{7\times 7}$

Global-to-Local Feature Interaction

• 虽然变形金刚中的自我关注可以捕获大范围依赖关系（即全局上下文），但它很可能会忽略每个补丁中的结构性信息和局部关系。
• 此外，变形金刚受益于shape-bias[52]，允许他们专注于图像的重要部分。
• 卷积可以利用平移不变性中的局部连通性——图像中的每个补丁都由相同的权值处理。这种归纳偏差鼓励CNN在对视觉对象进行分类时，对纹理有更强的依赖性，而不是形状。
• 因此，MPViT以一种互补的方式将cnn的局部连接与全局上下文转换器结合起来。
• 
• 分别使用卷积以及Transformer对tokens $F_{k\times k}$提取特征。$H(\cdot )$是特征通道融合器。

参考文献

[1] Lee Y, Kim J, Willette J, et al. Mpvit: Multi-path vision transformer for dense prediction[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022: 7287-7296.
[52] Shikhar Tuli, Ishita Dasgupta, Erin Grant, and Thomas L
Griffiths. Are convolutional neural networks or transformers
more like human vision? arXiv preprint arXiv:2105.07197,
2021. 4