文章转载于:GiantPandaCV
作者: pprp
【GiantPandaCV导语】本文致力于解决ViT在小型数据集上性能不够好的问题,这个问题非常实际,现实情况下如果确实没有大量数据集,同时也没有合适的预训练模型需要从头训练的时候,ViT架构性能是不如CNN架构的。这篇文章实际上并没有引入大量的卷积操作,通过修改patch size,以及使用SeqPool的方法就可以取得不错的成绩。
引言
ViT不适用于小数据集,但是由于很多领域中数据量大小是非常有限的,为了打破ViT数据匮乏下性能不好,只能应用于大数据集的问题。本文提出使用正确的尺寸以及tokenization方法,可以让Transformer在小型数据集上达到SOTA。从头开始训练CIFAR10可以达到98%准确率。
本文中首先引入了ViT-Lite,这是一种小型结构更紧密的ViT,在其基础上添加合适大小的Patch sizeing得到Compact Vision Transformer.
这部分与Early Convolution Stem那篇异曲同工。
本文核心贡献如下:
- 通过引入ViT-Lite能够有效从头开始在小型数据集上实现更高精度,打破Transformer需要大量数据的神话。
- 引入新型序列池化策略(sequence pooling)的CVT(Compact Vision Transformer),从而让Transformer无需class token
- 引入CCT(Compact Convolutional Transformer)来提升模型性能,同时可以让图片输入尺寸更加灵活。
方法
提出了三种模型ViT-Lite, CVT, CCT。
ViT-Lite
该模型与原始模型几乎相同,但是使用更小的patch size。小型数据集本身就很小,因此patch size比较重要。
CVT
引入了Sequential Pooling方法,SeqPool消除了额外的Classification Token, 这个变换用T表示:, 输入为, 其中b表示batch size, n表示sequence length, d是embedding 维度,g代表linear layer,(ps:感觉有点类似channel attention)
代码实现如下:
self.attention_pool = Linear(self.embedding_dim, 1)
x = torch.matmul(F.softmax(self.attention_pool(x), dim=1).transpose(-1, -2), x).squeeze(-2)
CCT
直接引入卷积作为主干,保留了局部信息,并且能够编码patch之间的关系。
CCT-12/7x2代表:Transformer encoder有12层,使用了2个Convolution block,其中用的是7x7 大小的卷积核。
实验
小型数据集上结果:
这个地方其实有点不太符合直觉,直觉上来看,卷积层数越多在小数据集上性能应该越好,但是这里发现使用一个卷积要比使用两个更好。
ImageNet结果:
CIFAR10上的Trade off:
消融实验:(关注SP即Seqence Pooling操作有效性)
Positional Embedding的影响:
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