ICLR 2022 | 浙大和腾讯开源CrossFormer：基于跨尺度注意力的视觉Transformer

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ICLR 2022 | 浙大和腾讯开源CrossFormer：基于跨尺度注意力的视觉Transformer

2022 年 2 月 11 日 CVer

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CrossFormer: A Versatile Vision Transformer Based on Cross-scale Attention

CrossFormer：基于跨尺度注意力机制的通用视觉Transformer

论文（已收录于ICLR 2022）：

https://arxiv.org/abs/2108.00154

代码地址（已开源）：

https://github.com/cheerss/CrossFormer

作者单位：浙江大学CAD&CG国家重点实验室、哥伦比亚大学、腾讯

在视觉任务中，跨尺度的注意力机制非常重要。如，同一张图片中不同大小的物体建立关联需要跨尺度的注意力机制；而在实例分割等任务中，为了得出更好的分割结果，也需要建立大尺度的全局特征和小尺度的细粒度特征之间的关联。但现有的视觉Transformer并不拥有建立跨尺度特征的能力。本文分析造成此问题的原因有两方面：

现有的Transformer大多把输入图像分成相同大小的图块，然后生成视觉嵌入（embeddings）。因此，同一层中的所有嵌入的尺度总是相同的，本身并不具备跨尺度的特征。
为了降低自注意力模块（self-attention）的显存和计算开销，很多现有Transformer会合并相邻的嵌入，让他们共享相同的key/value。因此，此时嵌入本身含有跨尺度的特征，这种合并的操作也会使得他们失去小尺度（细粒度）的特征，从而无法构建跨尺度的注意力。

针对此问题，本文提出基于跨尺度注意力机制的视觉Transformer -– CrossFormer。CrossFormer和PVT等一样采用金字塔式的结构，从而将模型分为了多个不同的阶段（stage），如图1所示。它的核心设计包含跨尺度嵌入层（CEL）和长短距离注意力（L/SDA）两个模块：

图 1 CrossFormer的整体结构

图 2 跨尺度嵌入层Cross-scale Embedding Layer（CEL）

跨尺度嵌入层（Cross-scale Embedding Layer, CEL）：CEL出现在每个stage的开头，它接收上一个stage的输出（或者是图片）为输入，为当前的stage生产嵌入。以第一个stage的CEL层为例，如图2所示，它用多个不同的kernel对输入进行采样。从图中可以看出，4个不同的kernel会产生4中不同尺度的图块，每4个相对应的图块经过映射、拼接后生成一个嵌入。这样，每个嵌入都可以包含4中不同尺度的信息。实际中，采样和映射的过程可以用4个kernel大小不同的卷积层来完成。考虑到大卷积和容易引入更多的计算量，作者给小尺度特征分配了更大的维度，而大卷积核用较小的维度。

长短距离注意力（Long Short Distance Attention，LSDA）：原有的自注意力机制对于视觉输入而言开销过大，因此我们也设计了一个其替代品。但为了不破坏嵌入的细粒度特征，我们不采用合并嵌入的方式来减小开销。相反，我们把自注意力分为了短距离注意力（SDA）和长距离注意力（LDA）。SDA和LDA采用和ViT相同的注意力计算方式，但是他们将每层的输入分为了很多组，并且限制自注意力的计算只在每组内部进行。SDA和LDA主要区别在于分组方式不同，如图所示，SDA把相近的嵌入分为一组，图3(a)所示每组大小为；而LDA在分组时以间隔来采样，图3(b)中给出了一个的例子，图中所有红色边框的嵌入属于同一组，所有黄色边框的嵌入属于另一组。

图3 长短距离注意力（Long Short Distance Attention，LSDA）的分组方式。

文中给出了4种不同大小的CrossFormer，它们在图像分类、物体检测、实例分割、语义分割4个具有代表性的视觉任务上超越了其他的视觉Transformer。并且在物体检测、实例分割、语义分割3个任务上涨点非常显著。代码和预训练模型已在github公开。

在图像分割上的性能表现：

在语义分割上的性能表现：

在目标检测和实例分割上的性能表现：

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