轻量级Visual Transformer模型——LeViT(ICCV2021)

LeViT是FAIR团队发表在ICCV2021上的成果，是轻量级ViT模型中的标杆，文章对ViT中多个部件进行的改进，如加速策略等，对很多工程化铺设ViT系列模型都是很有借鉴意义的。
按说，近期出现的优质模型非常多，各种冲击SOTA的，详情可戳我整理的小综述《盘点2021-2022年出现的CV神经网络模型》。但我为何会单独对LeViT拿出来进行详细剖析呢？原因很简单：LeViT非常工程实用，是一款足够优秀的轻量级视觉transformer模型。市面上很多轻量级模型都进入了一个误区：大家都在比拼FLOPs数和参数数量。却忽略了工程上最直观的评价标准Inference Speed。
首先要知道一个前提就是，无论是FLOPs还是parameters数量，都与inference speed并不成线性关系。
先看一组数据：

即使EfficientNet B0跟LeViT-128有着接近的FLOPs和params，甚至前者这两项数据更优秀，但推理速度后者可以在GPU上快2倍，CPU上快3倍，ARM CPU上快乐近10倍。看过这个数据，你是否对LeViT有了兴趣呢？

按照惯例：
论文标题(链接)：LeViT: A Vision Transformer in ConvNet’s Clothing for Faster Inference
Github：https://github.com/facebookresearch/LeViT

LeViT

LeViT的结构如上图所示，很像一个火箭形状。这也是LeViT的特点之一：快速缩小特征图。这里的关键点在“特征图”，对，LeViT的思想里淡化了transformer中“token”的概念，引入了CNN中activation map（特征图）的概念。所以，大致按对待CNN的思路来对待LeViT会更有助于理解这个模型，比如最后加的那个average pooling。

图1咱们从下看到上，

1. 用CNN代替“划片”
这里用到了4层卷积层，每层的步长都是2，这样不需要使用pooling也能完成特征图下缩。在这一步，下缩幅度非常sharp，用4层就缩小了16倍的边长。而ResNet-18缩小到这个尺寸用了10层。如此sharp的尺寸下缩，使得送到self-attention模块的size就非常小了，有助于加速模型。
3x224x224 -> 256x14x14
输出为256x14x14的特征图，咱们用attention的角度理解：256个通道，每个通道14x14个token。咱们要知道self-attention的计算次数跟token数呈二次线性相关（知识点），所以token数太大对自注意力计算非常unfriendly。所以，轻量级ViT的思路肯定是尽量减小输入到self-attention模块之前的token数的。
用Conv layers代替无交集划片有几个优势：1. 可以进行初步的特征提取；2. 保留相对位置信息，可以不用在这个部分进行位置编码。

2. 用BN代替LN
transformer里最流行的norm方法就是LN，在很多论文的实验中都表明用LN比BN可以带来更多的准确率提升。而LeViT作者认为，LN比BN在准确率提升的作用上很有限，但LN比BN在计算上慢一些。
文章里对BN为何更快的解释如下：在inference的时候，BN计算可以融合到卷积里，几乎不会额外带来计算负担。（这点我附议，在TensorRT实验的时候可以看到BN的参数都固化下来了，而且前段时间的RepVGG也有融合BN到CNN中的操作。）
原文描述如下：

The batch normalization can be merged with the preceding convolution for inference, which is a runtime advantage over layer normalization (for example, on EfficientNet B0, this fusion speeds up inference on GPU by a factor 2).

3. 多分辨率金字塔
这个trick就描述了LeViT整个火箭型的结构，每过一个block，activation maps的尺寸都会减小，从开始的14x14到后面的4x4。

4. 具有收缩特征图尺寸作用的self-attention模块

如Figure 5所示，咱们只需要关注输入输出的size，左边是正常的自注意力模块，右边是带特征图下缩的自注意力模块。通过在Q的计算里引入下采样来实现。

5. 采用维度更小的key
在原始ViT里面，K、Q、V都有一样的维度。实际上V可以保持大一点的维度，我们可以认为V承载了token的主要信息。而key可以看做是更高层的抽象，所以采用更小的key维度也并不影响模型效果。另外，我们看self-attention计算公式，会发现

    K
   
   
    ×
   
   
    Q
   
  
  
   K \times Q
  
 
K×Q才是self-attention计算的大头，如果shrink一下key的维度，那自注意力模块的计算效率将会大大提升。

6. 采用注入attention的可学习位置编码
这就是LeViT一个很优秀的创新了。传统的ViT位置编码只在划片时候，以人工定义的位置矩阵来进行位置编码。但是LeViT作者认为，token的相对位置不仅在最开始很重要，在每一层attention模块都很重要。所以，采用一种注入self-attention计算的位置编码，咱们看图：

就是这个位置，用Attention Bias来代替Position Embedding（划重点）。
在看一眼公式：

就是在QK乘法之后加上一个bias常数，这个bias是对称的、可学习的。

7. 蒸馏学习
蒸馏学习是指采用一个teacher模型来训练student模型。最开始将distillation思想用到ViT的模型是DeiT，而LeViT就是DeiT的改进版。

transformer引入CV领域之后有个很大的缺点迟迟没有被解决，那就是transformer不够Data Efficient。相比CNN，ViT对训练数据更加依赖，要达到CNN的SOTA，ViT需要用更多的数据以及需要更多的训练周期。

咱们看上图，DeiT的收敛比ResNet要慢很多，而且CNN比例越高，模型收敛越快。
这个原因很好解释：（下面是本人画的图）

卷积的优势是自带对neighbors的归纳偏执，所以收敛更快，但缺乏global性；
self-attention的优势是global性，但本身处理单元时，在初始状态下会对所有token“一视同仁”。如上图所示，self-attention比Conv天生有更大的解空间。

于是，引入蒸馏训练就很有必要了。
蒸馏训练是找个well-trained的CNN当做teacher model，然后用LeViT一方面跟Ground Truth做CE loss，一方面跟CNN的输出distribution做一个CE loss。这样可以用CNN来引导LeViT来加快收敛，这样就可以做到data-efficient了。
LeViT用到的teacher model是RegNetY-16G。
咱们看一下loss function就一目了然了：

上面截图来自DeiT的论文，蒸馏loss分为软蒸馏和硬蒸馏两种。通常用的都是硬蒸馏。