Transformer自监督学习(2021) - SiT: Self-supervised vIsion Transformer_transformer图像重构

原文地址

https://arxiv.org/pdf/2104.03602.pdf【萨里大学】

初识

采用ViT进行在无标注数据集上进行自监督学习，降低ViT对大数据量训练的依赖，为视觉Transformer学习一个好的表征，用于下游任务。

为达到这个目的，文中提出了SiT(Self-supervised vIsion Transformer)，网络结构如下图所示，包括三个pretext task：重建任务、旋转方向预测以及对比学习。

相知

网络架构：
SiT的网络结构如上图所示，encoder采用ViT结构，但与原始ViT不同的是，这里不需要class token，但针对pretext task引入了两个额外的token，一个是进行旋转预测的rotation token，另一个是进行对比学习的contrastive token，剩下的基本一致。

在进行自监督学习过程中，SiT一共构造了三个任务，下面分别介绍：

任务一：图像重构

CNN架构采用auto-encoder进行图像重构，由于下采样操作的存在，decoder结构通常比较复杂【包含大量上采样操作】，而SiT的decoder只需要简单的线性映射【因为ViT的感受野本身就是整幅图像】。

SiT通过对局部块采用不同的转换进行group mask model learning (GMML)。具体转换形式如下图所示，可以分为两种：① Image inpainting，包括随机丢弃(random drop，利用随机噪声替换某些区域）和随机替换(random replace，从其他图像中选取一些块进行粘贴)；② colour transformations，包括颜色失真、模糊和灰度化（其中模糊和灰度化只应用在局部图像块中）。

注意，这里与Bert / MAE直接mask token不一样，SiT是先在2维空间结构（未分块前）进行转换再切分patch。

训练时，将图像应用这几种转换后，再送入SiT网络中进行重构，采用l1 loss进行约束。

l2 loss容易使边缘过度平滑【Loss functions for image restoration with neural networks】

任务二：旋转预测

输入图像会随机进行旋转（0°, 90°, 180°, 270°），然后SiT会对其旋转方向进行预测，采用交叉熵进行约束：

旋转预测来自一篇经典的论文RotNet，其motivation在于网络需要学习图像中物体的相关概念，才能正确预测其方向。

任务三：对比学习

采用标准的对比学习范式，使用NCE loss约束同一副图像不同增广形式在特征空间中足够接近，不同图像间在特征空间中距离较远。

最后的损失函数采用uncertainty weighting方法进行加权，如下所示，其中α是可学习的参数。

回顾

这是一篇利用ViT进行自监督学习的工作，整体创新性较弱。就将在CNN应用的几种自监督学习方式在ViT上集成一个大杂烩，并且下游任务只做了小数据集上的分类实验，总体来说比较一般… 看了没什么启发性，浪费时间了属于是。

官方代码已开源：https://www.catalyzex.com/redirect?url=https://github.com/Sara-Ahmed/SiT