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《Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model》论文精度_vision mamba的超参数

作者：一键难忘520 | 2024-07-18 16:36:52

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vision mamba的超参数

论文：https://arxiv.org/abs/2401.09417

代码：hustvl/Vim: Vision Mamba: Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model (github.com)

机构：华中科技大学&北京市人工智能研究院

参考：Vision Mamba 论文学习精读笔记 Efficient Visual Representation Learning with Bidirectional State Space Model_visionmamba-CSDN博客

摘要

近年来，具有高效硬件感知设计的状态空间模型(ssm)，即Mamba深度学习模型，在长序列建模方面显示出巨大的潜力。同时，纯粹在ssm上构建高效和通用的视觉骨干是一个吸引人的方向。然而，由于视觉数据的位置敏感性和视觉理解对全局上下文的需求，表示视觉数据对ssm来说是具有挑战性的。本文表明，对视觉表示学习的自注意力的依赖是不必要的，并提出了一种新的双向Mamba块(Vim)的通用视觉骨干，用位置嵌入标记图像序列，用双向状态空间模型压缩视觉表示。在ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割任务中，与DeiT等公认的视觉transformer相比，Vim实现了更高的性能，同时也显示出显著提高的计算和内存效率。例如，Vim比DeiT快2.8倍，在对分辨率为1248×1248的图像进行批量推理提取特征时，Vim节省了86.8%的GPU内存。结果表明，Vim能够克服对高分辨率图像进行transformer式理解时的计算和内存限制，具有成为下一代视觉基础模型骨干的巨大潜力。

一、Introduce

1.1 SSM

近年来，状态空间模型(state space model, SSM)的研究进展引起了人们的极大兴趣。现代ssm起源于经典的卡尔曼滤波模型，

一些基于ssm的方法：

线性状态空间层(LSSL)：Combining Recurrent, Convolutional, and Continuous-time Models with Linear State-Space Layers
结构化状态空间序列模型(S4)：Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
对角状态空间(DSS)：Diagonal State Spaces are as Effective as Structured State Spaces
S4D：On the Parameterization and Initialization of Diagonal State Space Models

2- d数据：

2- d SSM：2-D SSM: A General Spatial Layer for Visual Transformers
SGConvNeXt：What Makes Convolutional Models Great on Long Sequence Modeling?
ConvSSM：Convolutional State Space Models for Long-Range Spatiotemporal Modeling

最近的工作Mamba[Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces]将时变参数纳入SSM，并提出了一种硬件感知算法，以实现非常有效的训练和推理。

地位：Mamba优越的扩展性能表明，它是语言建模中很有前途的Transformer替代品。然而，一个通用的基于纯ssm的骨干网络还没有被探索用于处理视觉数据，如图像和视频。

1.2 ViT

核心优势：在于ViT可以通过自注意力为每个图像块提供依赖于数据/块的全局上下文。
另一个优点是模态无关的建模，将图像视为无2D归纳偏差的补丁序列，这使其成为多模态应用的首选架构
transformer中的自注意力机制在处理长程视觉依赖关系(例如处理高分辨率图像)时，在速度和内存使用方面提出了挑战。

1.3 ViM

受Mamba在语言建模方面的成功的激励，我们也可以将这种成功从语言转移到视觉，即用先进的SSM方法设计一个通用和有效的视觉骨干。

Mamba的挑战：

单向建模：Mamba原本用于语言处理，通常是单向的，这意味着它只能捕捉从前到后的序列依赖。
位置感知的缺失：Mamba在处理视觉数据时，需要对空间位置有所感知，这是它原本的设计中缺乏的。

解决方案：本文提出视觉Mamba (Vim)模型，包括用于数据依赖的全局视觉上下文建模的双向ssm和用于位置感知视觉识别的位置嵌入。

首先将输入图像分割成小块，并将它们作为向量线性投影到Vim。将图像块视为Vim块中的序列数据，利用双向选择状态空间有效地压缩了视觉表示。
此外，Vim块中的位置嵌入提供了对空间信息的感知，使Vim在密集预测任务中具有更强的鲁棒性。

优势：Vim可以在大规模无监督视觉数据上进行预训练，以获得更好的视觉表示。得益于Mamba较好的效率，Vim可以以较低的计算代价实现大规模的预训练。

地位：

与其他基于ssm的视觉任务模型相比，Vim是一种纯ssm方法，以序列方式对图像进行建模，是一种更有前途的通用和高效的骨干。
由于具有位置感知的双向压缩建模，Vim是第一个基于纯ssm的模型，可以处理密集预测任务。
与最令人信服的基于transformer的模型DeiT相比，Vim在ImageNet分类上取得了优越的性能。
此外，Vim在高分辨率图像的GPU内存和推理时间方面更有效。
在记忆和速度方面的效率使Vim能够直接进行顺序视觉表示学习，而不依赖2D先验(如ViTDet中的2D局部窗口)来进行高分辨率视觉理解任务，同时实现比DeiT更高的精度。

1.4 主要贡献

本文提出视觉Mamba (Vim)，融合了双向SSM来进行数据依赖的全局视觉上下文建模，以及位置嵌入来进行位置感知的视觉理解。
Vim具有与ViT相同的建模能力，且仅具有次二次计算时间和线性存储复杂度。在分辨率为12481248的图像上进行批量推理提取特征时，Vim比DeiT快2.8倍，节省了86.8%的GPU内存。
在ImageNet分类和密集预测下游任务上进行了广泛的实验。结果表明，与公认的、高度优化的普通视觉Transformer (DeiT)相比，Vim取得了优越的性能。

二、相关工作

2.1 通用视觉主干架构

视觉通用架构的发展：

早期：卷积神经网络（ConvNet）是计算机视觉的标准网络设计为各种视觉应用提供了视觉基础模型。随后，提出了多种卷积神经网络架构，以提高性能和效率。
开创性的工作Vision Transformer (ViT)：直接应用纯Transformer架构。
PVT：提出了金字塔结构的Transformer
Swin Transformer：在shift窗口中应用自注意力。
ConvNeXt：回顾了设计空间，并提出了纯ConvNets，可扩展为ViT及其变体。
RepLKNet：建议通过扩大现有卷积网络的内核大小来带来改进。
随着大规模视觉预训练和多模态应用的激增，vanilla transformer风格的模型重新成为计算机视觉的中心舞台。更大的建模能力、统一的多模态表示、对自监督学习友好等优点使其成为首选架构。

Transformer的挑战：二次复杂度，视觉标记的数量有限。

本文从Mamba中获得灵感，探索在不使用注意力的情况下建立一个基于纯ssm的模型作为通用视觉骨干，同时保留了ViT的顺序、模态无关的建模优点。

2.2 长序列建模的状态空间模型

Structured State-Space SequenceS4模型：一种新的替代传统CNN和Transformer的模型，能够模拟长距离依赖性。S4模型的一个重要特性是，其计算复杂度随序列长度线性增长，这一点对于长序列数据处理尤为重要。
S5层：进一步的探索中，提出了S5层，通过引入多输入多输出（MIMO）SSM和高效的并行扫描技术到S4层，以增强模型的处理能力。
H3层：另一个重要的发展是H3层的设计，该层几乎填补了SSM和Transformer注意力机制在语言模型中的性能差距，展示了SSM在捕获长距离依赖性方面的潜力。
门控状态空间层：通过在S4基础上引入更多的门控单元构建了门控状态空间层，以提高模型的表达能力。
Mamba模型：最近，提出了依赖于数据的SSM层并构建了Mamba模型，这是一个通用的语言模型 backbone，它在处理大规模实际数据时能够超越各种大小的Transformer模型，并且同样享有随序列长度线性增长的计算复杂度。

这段讨论指出，虽然之前的工作要么将SSM应用于特定的视觉应用，要么通过结合SSM与卷积或注意力机制构建混合架构，但与之不同的是，作者构建了一个纯粹基于SSM的模型，旨在作为一个通用的视觉 backbone。这表示Vision Mamba（Vim）模型旨在不依赖于传统注意力机制的情况下，通过利用SSM的优势，提供一个能够高效处理图像和视频中长距离依赖关系的强大工具，这在视觉任务中是非常重要的。

三、方法

视觉曼巴(Vision Mamba, Vim)的目标是将高级状态空间模型(advanced state space model, SSM)，即将曼巴引入计算机视觉。

3.1 前置知识

状态空间模型：SSM是一种将一维函数或序列 $x(t)\in \mathbb{R}$ 通过隐藏状态 $h(t)\in \mathbb{R}^{N}$ 映射到 $y(t)\in \mathbb{R}$ 的系统。连续系统利用微分方程表示如下：

其中：

$A\in \mathbb{R}^{N\times N}$ ：演化参数
$B\in \mathbb{R}^{N\times 1}$ , $C\in \mathbb{R}^{1\times N}$ ：投影参数

S4 和 Mamba 是连续系统的离散版本，其中包括一个时间尺度参数 Δ 将连续参数 A、B 转换为离散参数 $\overline{A}$ 、 $\overline{B}$ 。常用的变换方法是零阶保持 (ZOH)，定义如下：

对 A、B进行离散化之后的公式（1）可写成：

最后，模型通过全局卷积从状态空间模型（SSM）中计算输出：

其中：

M为输入序列x的长度
$\overline{K}\in \mathbb{R}^{M}$ 为结构化卷积核

3.2 ViM

Vim概述如图：

本文所提出的Vim模型概述。首先将输入图像分成多个块，然后将它们投影到块标记中。最后，将token序列发送给所提出的Vim编码器。为了执行ImageNet分类，我们将一个额外的可学习分类标记连接到patch标记序列。与Mamba对文本序列建模不同，Vim编码器对token序列进行前向和后向处理。

标准的Mamba是为一维序列设计的。为了处理视觉任务，我们首先将二维图像 $t\in \mathbb{R}^{H\times W\times C}$ 转换为平坦的二维块 $X_{P}\in \mathbb{R}^{J\times( P^{2}\cdot C)}$ 。其中(H, W)为输入图像的大小、C为通道数、P为图像补丁的大小、J为补丁数；接下来，我们将 $X_{P}$ 线性投影到大小为D的向量中，并添加位置嵌入 $E_{pos}\in \mathbb{R}^{(J+1)\times D}$ ：

公式（5）

其中：

$t_{p}^{j}$ 是 t 的第 j 个补丁
$W\in \mathbb{R}^{(P^{2}\cdot C)\times D}$ 是可学习的投影矩阵
受ViT和BERT的启发，使用类标记来表示整个patch序列，记为 $t_{cls}$

然后，我们将令牌序列 $T_{l-1}$ 发送到 Vim 编码器的第 l 层，得到输出 $T_{l}$ 。最后，我们对输出类标记 $T_{L}^{0}$ 进行归一化并将其馈送到多层感知器 (MLP) 头以获得最终预测 $\widehat{p}$ ，如下所示:

其中：

Vim 是所提出的视觉 mamba 块
L 是层数
Norm 是归一化层

3.3 Vim Block

在本节中，我们介绍Vim模块，它包含了视觉任务的双向序列建模。Vim模块如下图所示。

具体算法：

具体来说：

将输入token $T_{l-1}$ 序列进行归一化
将归一化序列线性投影到大小为e的x和z
从正向和逆向处理x：
对x应用1-D卷积得到 $x_{o}^{'}$
将 $x_{0}^{'}$ 线性投影到 $B_{o}$ 、 $C_{o}$ 、∆ $_{o}$
利用∆ $_{o}$ 分别对 $\overline{A}_{o}$ 、 $\overline{B}_{o}$ 进行线性变化
通过SSM计算向前和向后的y
$y_{forward}$ 和 $y_{backward}$ 由 z 门控并一起添加以获得输出标记序列 $T_{l}$

详细解释：

架构图的详细解释：

3.4 架构细节

架构的超参数如下：

L：块的数量
D：隐藏状态维度
E：扩展状态维度
N：SSM维度

遵循ViT和DeiT，首先采用16x16核大小的投影层来获得一个1-D的非重叠块嵌入序列。随后，我们直接堆叠L个Vim块。默认情况下，我们将块数设置为24,SSM维度N设置为16。为了与DeiT系列的模型尺寸一致，我们将微型变体的隐藏状态维度D设置为192，扩展状态维度E设置为384。对于小尺寸版本，我们设置D为384和E为768。

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