RMT超越SWin Transforme，完美结合RetNit与Vit

Transformer首次出现在自然语言处理领域，后来迁移到计算机视觉领域，在视觉任务中表现出出色的性能。然而，最近，Retentive Network（RetNet）作为一种有可能取代Transformer的架构出现，引起了自然语言处理社区的广泛关注。因此，作者提出了一个问题，即将RetNet的思想迁移到视觉领域是否也能为视觉任务带来出色的性能。
为了解决这个问题，作者将RetNet和Transformer结合起来，提出了RMT。受RetNet启发，RMT在视觉Backbone中引入了显式衰减，将与空间距离相关的先验知识引入到视觉模型中。这种与距离相关的空间先验允许显式控制每个Token可以关注的Token范围。此外，为了降低全局建模的计算成本，作者沿图像的两个坐标轴分解了这个建模过程。
大量的实验表明，RMT在各种计算机视觉任务中表现出色。例如，RMT仅使用4.5G FLOPs在ImageNet-1k上实现了84.1%的Top1准确率。据作者所知，在所有模型中，当模型的大小相似并采用相同的策略进行训练时，RMT在Top1准确率方面表现最佳。此外，RMT在目标检测、实例分割和语义分割等下游任务中明显优于现有的视觉Backbone模型。

1. 引言

自从Transformer在自然语言处理领域提出以来，它在许多下游任务中取得了出色的表现。尽管计算机视觉和自然语言处理之间存在模态差异，研究人员成功地将这种架构迁移到了视觉任务中，再次给作者带来了与以前的自然语言处理任务一样的巨大惊喜。

最近，自然语言处理领域出现了一些强大的架构，然而还没有任何工作尝试将这些自然语言处理架构转移到视觉任务中。与Transformer相比，RetNet在多个自然语言处理任务中表现出更强的性能。因此，作者希望能够将这个强大的自然语言处理架构RetNet转移到视觉领域。

RetNet中的基本运算符是Retention。Retention和Transformer中的基本的自注意力运算符之间的一个重要区别是引入了衰减系数，这些系数明确地控制每个Token相对于其相邻Token的注意力权重，确保注意力权重随着Token之间的距离增加而衰减。这种衰减有效地将一维距离的先验知识引入到模型中，从而提高了性能。

基于RetNet的研究结果，作者尝试进一步改进Retention机制，使其适应二维形式，并将其引入到视觉任务中。具体来说，原始版本的Retention机制经历了单向衰减，适用于自然语言处理的因果属性。然而，对于没有因果属性的图像，这种单向衰减是不适用的。因此，作者首先将Retention机制从单向扩展到双向。此外，原始版本的Retention机制设计用于一维顺序信息，不适合在二维空间中使用。

因此，考虑到二维空间的空间特性，作者设计了基于二维距离的衰减矩阵。最后，为了解决视觉Backbone早期阶段大量Token带来的高计算负荷问题，作者将二维计算过程分解为沿图像的两个坐标轴分别进行。作者将适用于图像的这种机制命名为Retention自注意力（ReSA）机制。基于ReSA机制，作者构建了RMT系列。

作者通过广泛的实验来证明所提出的方法的有效性。如图1所示，作者的RMT在图像分类任务上明显优于最先进的模型（SOTA）。此外，与其他模型相比，作者的模型在目标检测和实例分割等任务中具有更明显的优势。作者的贡献可以总结如下：

作者将Retentive Network的核心机制Retention扩展到了二维情景，引入了与距离相关的空间先验知识到视觉模型中。新的机制被称为Retention自注意力（ReSA）。
作者将ReSA沿着两个图像轴进行分解，降低了计算复杂性。这种分解方法有效地减小了计算负担，同时对模型性能的影响最小。
广泛的实验证明了RMT的出色性能。特别是在目标检测和实例分割等下游任务中，RMT表现出明显的优势。

2. 相关工作

Transformer

Transformer的提出旨在解决递归模型的训练限制，并在许多自然语言处理任务中取得了巨大成功。通过将图像分割为小的、不重叠的Patch序列，视觉Transformer（ViTs）也引起了广泛关注，并在视觉任务中得到了广泛应用。

与过去不同，RNN和CNN分别在自然语言处理和计算机视觉领域占主导地位，而Transformer架构在各种模态和领域中都表现出色。

Transformer中的先验知识

为了增强Transformer模型的性能，已经进行了大量尝试，将先验知识引入其中。最初的Transformer使用三角函数位置编码为每个Token提供位置信息。Swin Transformer提出了使用相对位置编码作为原始的绝对位置编码的替代方法。[Conditional positional encodings]指出卷积层中的零填充也可以为Transformer提供位置感知能力，而这种位置编码方法非常高效。

在许多研究中，ConvFFN已被用来进一步丰富Transformer中的位置信息。此外，在最近的Retentive Network中，引入了显式衰减，为模型提供了基于距离变化的先验知识。

Retentive Network

RetNet提出了用于序列建模的Retention机制。与传统的基于Transformer的模型相比，RetNet中提出的Retention使用显式衰减来建模一维距离的先验知识，这是一种重要区别。它包括三种计算范式，即并行、递归和分块递归。在Retention中，它使用一个衰减矩阵乘以一个权重矩阵，以根据距离先验控制每个Token看到其周围Token的比例。作者也尝试将这一思想扩展到二维空间。

3. 方法

3.1. 初步的Retentive Network

3.2. Retention自注意力

从单向到双向

从一维到二维

早期阶段的分解式ReSA

目前的ReSA并不完全适用于图像识别任务。这是因为在视觉Backbone网络的早期阶段，存在大量的Token，导致了Attention的计算成本过高。这也是大多数视觉Transformer变种都努力解决的问题。作者的ReSA也遇到了这个问题。因此，作者将ReSA分解为图像的两个轴，具体过程如等式（7）所示：

基于这种ReSA的分解，每个Token的感受野形状如图3所示，与完整ReSA的感受野形状相同。

3.3. 整体架构

作者整个模型的架构如图2所示。与传统的Backbone网络类似，它分为4个阶段。前3个阶段使用了分解的ReSA，而最后一个阶段使用了原始的ReSA。与许多先前的Backbone网络一样，作者在模型中引入了CPE。

4. 实验

4.1. 图像分类

作者在表1中将RMT与许多最先进的模型进行了比较。表中的结果表明，RMT在所有设置下始终优于先前的模型。具体而言，RMT-S仅使用4.5 GFLOPs就实现了84.1%的Top1准确率。RMT-B也在类似的FLOPs下超越了iFormer 0.4%。

此外，作者的RMT-L模型在使用更少的FLOPs的情况下，将Top1准确率提高了0.6%，超过了MaxViT-B。作者的RMT-T模型也在性能上超越了许多轻量级模型。

4.2. 目标检测和实例分割

表2和表3显示了在RetinaNet和Mask R-CNN中的结果。结果表明，作者的RMT在所有比较中表现最好。对于RetinaNet框架，作者的RMT-T超越了FAT-B2 +1.1 AP，而S/B/L也优于其他方法。

对于具有“1×”schedule的Mask R-CNN，RMT-L超越了最近的InternImage-B +1.8框AP和+1.9maskAP。对于“3× +MS”schedule，RMT-S超越了InternImage-T +1.6框AP和+1.2maskAP。所有以上结果表明，RMT明显优于其同类算法。