Zhangzhe's Blog

URL

https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf

TL;DR

• SENet 给每个通道赋予权重，Attention to Channel

Algorithm

数学表达

$z_c = F_{sq}(u_c) = \frac{1}{H \times W}\sum_{i=1}^H\sum_{j=1}^W u_c(i, j),\ \ \ \ \ z \in \mathbb R^C$
$s = F_{ex}(z, W) = \sigma(g(z, W)) = \sigma(W_2\delta(W_1z)), \ \ \ W_1 \in \mathbb R^{\frac{C}{r}\times C},\ \ \ W_2 \in \mathbb R^{C \times \frac{C}{r}}$
$\tilde X_c = F_{scale}(u_c, s_c) = s_cu_c,\ \ \ \ X \in \mathbb R^C$

SENet实验结果

• ImageNet
  
  
• other
  

Thoughts

• SENet 与 SKNet 属于 Attention to channel，ULSAM 属于 Attention to HW，两个合起来是否可以替代 Non-local——在 THW上的 Attention

URL

https://arxiv.org/pdf/2007.11823.pdf

TL;DR

• 一种动态产生 Conv 权重的方法，统一了 SENet 和 CondConv 等动态卷积算法

Dataset/Algorithm/Model/Experiment Detail

结构

• 使用 GAP + FC + Sigmoid + Group_FC + Reshape 把 $(N, C_{in}, H, W)$ 的输入 feature map 变成 $(C_{out}, C_{in}, K, K)$ 的 kernel，再与 feature map 做 Conv

megengine 实现

WeightNet

Thoughts

• 使用 Group_FC 产生 Weight 是 make sense 的，毕竟下一层 Conv 会做通道间融合
• 比 CondConv 和 SENet 在结构上要激进不少，原理上是把 CondConv 和 SENet 对 Conv Weight 的初始化往前提到了 Group FC 中，去掉了人为设计

URL

https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf

Algorithm

Architecture

DETR inference

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import torch
from torch import nn
from torchvision.models import resnet50
class DETR(nn.Module):
    def __init__(
        self, num_classes, hidden_dim, nheads, num_encoder_layers, num_decoder_layers
    ):
        super().__init__()
        # We take only convolutional layers from ResNet-50 model
        self.backbone = nn.Sequential(*list(resnet50(pretrained=True).children())[:-2])
        self.conv = nn.Conv2d(2048, hidden_dim, 1)
        self.transformer = nn.Transformer(
            hidden_dim, nheads, num_encoder_layers, num_decoder_layers
        )
        self.linear_class = nn.Linear(hidden_dim, num_classes + 1)
        self.linear_bbox = nn.Linear(hidden_dim, 4)
        self.query_pos = nn.Parameter(torch.rand(100, hidden_dim))
        self.row_embed = nn.Parameter(torch.rand(50, hidden_dim // 2))
        self.col_embed = nn.Parameter(torch.rand(50, hidden_dim // 2))
    def forward(self, inputs):
        x = self.backbone(inputs)
        h = self.conv(x)
        H, W = h.shape[-2:]
        pos = (
            torch.cat(
                [
                    self.col_embed[:W].unsqueeze(0).repeat(H, 1, 1),
                    self.row_embed[:H].unsqueeze(1).repeat(1, W, 1),
                ],
                dim=-1,
            )
            .flatten(0, 1)
            .unsqueeze(1)
        )
        h = self.transformer(
            pos + h.flatten(2).permute(2, 0, 1), self.query_pos.unsqueeze(1)
        )
        return self.linear_class(h), self.linear_bbox(h).sigmoid()
detr = DETR(
    num_classes=91, hidden_dim=256, nheads=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6
)
detr.eval()
inputs = torch.randn(1, 3, 800, 1200)
logits, bboxes = detr(inputs)
print(logits.shape)     # [100, 1, 92]: [num_query, batch, classes]
print(bboxes.shape)     # [100, 1, 4]: [num_query, batch, box]

• 模型拓扑图
  

URL

https://arxiv.org/pdf/2006.04768.pdf

TL;DR

• 本方法—— Linformer 使用矩阵的低秩来降低原始 Transformer 的 Multi-HEAD Attention 计算的时空复杂度
• 不同 Transformer 结构的复杂度
  

Algorithm

原始 Transformer 使用的 Multi-HEAD Attention

$head_i = Attention(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V)=softmax[\frac{QW_i^Q(KW_i^K)^T}{\sqrt d_k}]VW_i^V$
其中： $K,Q,V \in \mathbb R^{n\times d_m} \ \ \ W_i^Q,W_i^K\in \mathbb R^{d_m\times d_k}$
所以： $softmax[\frac{QW_i^Q(KW_i^K)^T}{\sqrt d_k}] \in \mathbb {R} ^{n\times n}$ ，n 表示序列长度，所以原始 Transformer 使用的 Multi-HEAD Attention 的时空复杂度为 $O(n^2)$

Linformer 对 Multi-HEAD Attention 的修改

• 将 $KW_i^K, VW_i^V\in \mathbb R^{n\times d_k}$ 投影到 $E_iKW_i^K, F_iVW_i^V\in \mathbb R^{k\times d_k}$ ，其中 k 是一个常数，时空复杂度变成了 $O(n)$ ，其中，E、F 都是可学习的投影矩阵， $E,F \in \mathbb R^{k\times n}$
• $\bar{head_i} = Attention(QW_i^Q,E_iKW_i^K, F_iVW_i^V)=softmax[\frac{QW_i^Q(E_iKW_i^K)^T}{\sqrt d_k}]F_iVW_i^V$
• 投影矩阵 E、F 可共享参数，分为：
  • Headwise sharing： $E_i=E,\ \ F_i=F, \ \ for\ each\ layer$
  • Key-value sharing： $E_i=E = F_i, \ \ for\ each\ layer$
  • Layerwise sharing： $E, F, \ \ layer\ sharing$

理论依据与结果

• 特征值的长尾分布
  
• 效果（与 BERT-base 对比）
  

Thoughts

• 文中提到不使用奇异值分解来得到低秩矩阵的原因是：奇异值分解会引入额外的计算量，并且无法共享参数
• 代码被打包为了 linformer 的 pip 包，可以在 torch 框架下直接使用

URL

https://arxiv.org/pdf/2012.12877.pdf

TL;DR

• 基于 ViT，但解决了 ViT 依赖超大数据集预训练的问题，与 ConvNet 同样在 imageNet 数据集上训练，可以达到 SOTA
• 提出一种基于 distillation token 的蒸馏

Algorithm

transformer (ViT)

• Multi-head self attention layer (MSA)：
  $head_i=Attention(QW_i^Q,KW_i^K,VW_i^V)=softmax[\frac{QW_i^Q(KW_i^K)^T}{\sqrt{d_k}}]VW_i^V$
• Transformer block： FFN （2 × FC + bottleneck + GeLU + LayerNorm） + MSA + Residual
• Class token： 在 patch 维度 concat 一维 P x P （P 表示 patch_size），并将这个维度作为输出，其他 patch 维度丢弃
• Interpolate position embeding： 当输入分辨率变化时，直接对 embeding 插值

distillation

• 常用 Soft distillation：
  $L=(1-\lambda)L_{CE}(\psi(Z_s),y)+\lambda\tau^2KL(\psi(Z_s/\tau),\psi(Z_t/\tau))$
  其中： $y$ 表示 GT label， $Z_s\ ,\ Z_t$ 表示 logits of student model and teacher model， $\psi$ 表示 softmax， $\tau$ 表示蒸馏温度， $L_{CE}, KL$ 分表表示交叉熵与 KL 散度
• Hard distillation：
  $L=\frac{1}{2}L_{CE}(\psi(Z_s),y)+\frac{1}{2}L_{CE}(\psi(Z_s),y_t),\ \ \ y_t = argmax(Z_t)$
• Hard distillation + label smooth 解决 data augmentation 中 crop 导致的图像与 label 不对应的问题
• Distillation token：类似 Class token，在 patch 维度 concat 一维 P x P，与 Class token 一起输出计算 loss 与 inference
• Joint classifier： $pred=argmax(\psi(C_s)+\psi(D_s))$ ，其中 $C_s\ ,\ D_s$ 分别表示 logits of class token and distillation token

other

• 很多很多的训练技巧

Thoughts

• 训练技巧很重要。从 源码 角度看，本文能解决 ViT 依赖超大数据集预训练的问题，主要原因是训练技巧强大
• 本文提出的关于蒸馏方法的理解可以作为蒸馏 Transformer 的指导

URL

https://arxiv.org/pdf/2008.01232.pdf

TL;DR

• 本文将 bert 模型结构用于多帧动作识别网络的末尾的时间信息融合部分，在 HMDB51 和 UCF101 两个 Action Recognition 数据集上目前仍是 SOTA

Algorithm

一句话总结本文的主要工作：SOTA - TGAP + BERT = NEW SOTA

之前 Action Recognition 常用的网络结构

1. 3D Conv + TGAP

• 将连续多帧视频一起送入网络，使用 3D Conv 或 C(2 + 1)D 降维时间与空间，升维 Channel
• 使用 TGAP (temporal global average pooling ) （torch.nn.AdaptiveAvgPool3d） 对时间空间一起全局平均池化到一个 scalar，然后 Channel 维做 FC 分类

2. 3D Conv + GAP + LSTM

• backbone 部分与 1 相似
• 对时空 feature map 使用 GAP，保留时间维度的特征，使用 LSTM 等结构处理时间序列，输出 FC 分类

3. 基于 2D Conv + 时序 等

本文网络结构

• 本文认为 TGAP 会丢失很多时序信息，GAP + LSTM 效果也不好
• 在末尾使用 GAP + BERT 是一个较好的选择，并只对 Transformer 的 ClassToken 监督

对 Transformer 一个有趣的解释

Transformer 的数学表达式： $y_i=PFFN(\frac{1}{N(x)}\sum_{\forall{j}}g(x_i)f(x_i,x_j))$
其中：

• PFFN: Position-wise Feed-forward Networ
• $f(x_i,x_j)=softmax_j(\theta(x_i)^T\phi(x_j))$，其中 $g,\phi,\theta$ 都是 projection function （FC）
• 如果 $g,\phi,\theta$ 都变成 1 × 1 × 1 Conv，那 Transformer 就变成了 non-local ，所以用 BERT 处理图像序列就非常合理了…
  

baseline

• 本文选取的 baseline 是 Action Recognition 经典的网络结构 R(2 + 1)D 和 SlowFastNet

对 R(2 + 1)D 网络的改进

• R(2 + 1)D - TGAP + 1层 BERT = R(2 + 1)D_BERT，目前 HMDB51 和 UCF101 上的 SOTA
  

对 SlowFastNet 的改进

• BERT 的后融合实现： SlowFastNet 的两路序列各自经过 BERT 再 Concat 比 Concat 后再 BERT 效果好…
  

对比实验

• 作者做了非常完善的对比实验，包括是否使用光流信息，是否在backbone尾部降维，Transformer 用几层几个 head 等，详细见 paper

Thoughts

• 关于 BERT 与 Non-local 的关系还是挺有趣的