SwinT的进阶：CSWin Transformer

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转载自：Smarter

本文可以认为是Swin Transformer的进阶版本，提出通过十字形等宽的windows做self-attention，减少计算量，然后又提出LePE来做position encoding，进一步提升性能，最终跟SwinT相同计算量下，可以提升2个点左右，最终在ADE20k 语义分割数据集上刷到55.2 mIOU！

可以先看一下SwinT，Swin Transformer对CNN的降维打击

CSWin Transformer: A General Vision Transformer Backbone with Cross-Shaped Windows

论文：https://arxiv.org/abs/2107.00652

01

CSWin Transformer

CSWin Transformer整体结构如左图所示。将维度为HxWx3的图片送入CSwin Transformer，先用一个7x7步长为4的卷积进行下采样(相比SwinT，把patchify stem替换成了convolutional stem，这和前几天FAIR的研究不谋而合Convolutional stem is all you need! 探究ViT优化不稳定的本质原因，看来stem用重叠patch的效率更高啊)，然后跟SwinT类似构建4个stage，但是Transformer Block替换成了本文的CSwin Transformer Block。另外stage之间的downsample，从merge patch替换成了3x3步长为2的卷积(这又回到了CNN架构的downsample设计了)。

CSWin Transformer Block的结构如右图所示。由两个LN，一个MLP和CSWin Self-Attention组成，还有两个skip connection连接。

Cross-Shaped Window Self-Attention

红色点表示query，绿色区域表示key，之前的一些self-attention设计如右图所示。图(b)是一个query点和global区域的key做相关性计算，图(c)是一个query点和local区域的key做相关性计算，通过串联shifted local区域关联更多的区域，图(d)一个query点和local区域的key做相关性计算，图(e)一个query点和横向区域的key做相关性计算，通过串联纵向区域关联更多的区域。

不同于之前的设计，cross-shaped window self-attention将multi-head平均split成两个部分，一部分做横条纹self-attention，另一部分做纵条纹self-attention，然后将输出进行concat。例如图(a)，维度为HxWxC的feature map同linearly projected到K个head(每个head的feature map通道数为C/K)，然后平均split成两部分，一部分是   到   ，另一部分是   到   ，假设条纹的宽度为sw，将每个head的feature map根据sw划分成不重叠的横条纹(或者纵条纹)，记作   ，其中   ，并行计算出所有横纵条纹的self-attention，最后将输出concat起来。CSWin Self-Attention随着stage的加深，增加sw宽度来关联更多的区域。

Locally-Enhanced Positional Encoding

因为self-attention是没有位置信息的，之前的vision transoformer通过引入positional encoding来得到位置信息。比如APE和CPE直接将位置信息添加到self-attention的input token，然后送入vision transformer中，RPE直接将位置信息嵌入到transformer block的相关性计算中，本文提出的LePE直接通过深度卷积学习出value的位置信息，用残差的方式相加，非常方便的嵌入到transformer block中，公式如下：

复杂度

假设

那么4个linear projection需要   ，横条纹的self-attention的   需要   ，与V相乘需要   ，纵条纹同理，   需要   ，与V相乘需要   。

总的复杂度为：

由于横纵两个方向的并行计算和sw宽度的灵活性，CSWin Transformer可以在不增加计算量的情况下，大幅度提升精度。

02

实验

CSwin Transformer在图像分类、目标检测和语义分割中，都大幅度的超过之前的Swin Transformer 大约2个点，并且在ADE20K语义分割数据集上刷到了55.2 mIOU！

图像分类

目标检测

语义分割

消融实验

从上表中可以看出，sw宽度随着stage逐渐增加、并行SA、深且窄结构和重叠patch 4个小trick都对最终结果有提升作用。

CSWin Self-Attention比起之前的Self-Attention方法更有优势，LePE相比之前引入位置信息的方法更有优势。尤其是在目标检测和语义分割等下游任务中，提升更为明显。

03

总结

事实上CSWin Transformer的实际增益一部分来源于CSWin Self-Attention，另一部分来源于各种杂七杂八的小trick(1. stem部分把不重叠patch改成了重叠patch，2. stage之间用卷积downsample 3.在LePE部分引入深度卷积并且增加了skip connection等等)。

CSWin Self-Attention的优势是，在降低计算量的同时对横纵两个方向并行计算self-attention，并且随着stage的加深，sw宽度变宽，感受野会迅速扩大。

貌似现在vison transformer的stem、downsample、position encoding也都开始倾向于用conv了，退化回CNN架构的设计方式(SwinT使用了CNN的local和hierarchical思想)。到最后，Vision Transformer相比于CNN，可能只有local self-atention是有进步意义的。

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