Transformer新SOTA！MAFormer再探ViT Backbone新高度，超越SWin、CSWin

Vision Transformer 及其变体在各种计算机视觉任务中展示了巨大的潜力。但传统的Vision Transformer通常侧重于coarse level的全局依赖，这在全局关系和Token级别的细粒度表示方面存在学习挑战。在本文中，将 Multi-scale Attention Fusion 引入到 Transformer (MAFormer) 中，它探索了用于视觉识别的双流框架中的局部聚合和全局特征提取。作者开发了一个简单但有效的模块，通过在Token级别学习细粒度和粗粒度特征并动态融合它们来探索Transformer在视觉表示方面的全部潜力。多尺度注意力融合 (MAF) 块包括：

1. 局部窗口注意力分支，学习窗口内的短程交互，聚合细粒度的局部特征；

2. 通过一种新颖的全局下采样学习（GLD）操作提取全局特征，以有效地捕获整个图像中的远程上下文信息；

3. 一个融合模块，通过注意力探索两个特征的整合。

MAFormer 在常见的视觉任务上实现了最先进的性能。特别是，MAFormer-L 在 ImageNet 上的 Top-1 准确率达到 85.9%，分别超过 CSWin-B 和 LV-ViT-L 1.7% 和 0.6%。在 MSCOCO 上，MAFormer 在目标检测方面的 mAPs 比现有技术 CSWin 高 1.7%，在具有相似大小参数的实例分割方面比现有技术 CSWin 高 1.4%，证明了MAFormer成为通用骨干网络的潜力。

本文方法

1、概览

本文提出了多尺度注意力融合机制，以在Token级别提取细粒度和粗粒度特征并动态融合它们，形成通用vision transformer主干，称为MAFormer，提高各种视觉任务的性能。

图 1(a) 显示了 MAFormer 的整体架构。它以图像 作为输入，其中 W 和 H 表示输入图像的宽度和高度，并采用分层设计。通过降低特征图的分辨率，网络可以捕获不同阶段的多尺度特征。

将输入图像划分为Patch并执行Patch Merge，接收具有 C 个特征通道的 H/4 × W/4 visual tokens。tokens流经 MAF 块的两个阶段和原始 Vision Transformer 块的两个阶段。在每个阶段，MAFormer 按照惯例采用了一个Patch Merge层，它将特征图的空间大小下采样 2 倍，同时增加了特征通道维度。

根据最近对特征表示的研究，像 ViT 这样的vision transformer在其较低层中局部和全局参与，但主要关注较高层中的全局信息。根据该模式，在 MAFormer 的前两个阶段合并了多尺度特征表示，而在后两个阶段，使用了原始的vision transformer Block，其中降低了特征的分辨率和完整的计算成本注意力变得负担得起。

2、多尺度注意力融合模块

Local aggregation

以往的混合网络利用cnn提取局部特征，并进一步集成到一个Transformer分支中。然而，这种方法可能存在卷积和自注意力之间不匹配的风险。

在MAF中避免了不兼容性，并探索了使用基于局部窗口的多头注意力机制作为细粒度表示。考虑输入，局部聚合定义为：

其中，为第1个Transformer block的输出。

Global feature extraction

虽然局部窗口自注意力方法取得了优异的性能，但它们只能捕获窗口级信息，而无法探索它们之间的依赖关系。此外，由于对粗粒度上下文信息的使用不足，现有的方法在全局依赖关系提取方面仍然受到挑战。因此，对全局依赖关系的有效捕获是模型表示的构成部分。

为了解决这些问题，作者引入了一个带有降采样的全局学习(GLD)模块来从一个大输入中提取全局信息。为此，首先利用一个与特征输入完全连接的单个神经元层。在不删除任何维度的情况下，它输出一个动态学习的降采样上下文抽象。

如图1(c)所示，输入首先展平为，其中L=H×W。然后由一个全连接层全局提取，缩小到比例N。

在实验中调整了几个N和0.5是最优的值，在MAFromer中设置为默认值。此外，通过位置嵌入将输入的Token级位置信息编码到全局表示中。如图1(c)所示，Pos操作采用分层双线性插值作为测度，FC表示为全连接。

其中，为第1个Transformer block的全局分支输出。

Multi-scale attention fusion (MAF)

作者开发了两种类型的双流多尺度表示，如图2所示。首先，在局部表示之上提取全局依赖关系作为一种增强，旨在提供跨局部窗口的信息流。如图2(b)所示，GLD模块接受局部窗口注意力的输出，并将全局表示与局部表示重新融合。然而，这种方法只能捕获局部属性之间的全局相关性，而不能从输入中获取。

因此，作者提出了多尺度注意融合(MAF)度量，直接和分别提取输入的局部和全局尺度。这两种信息流通过注意力输入融合块，如图2(c)所示通过这种方式，MAF块可以捕获每个局部-全局Token对之间的相关性，并提示局部特征自适应地探索它们与全局表示的关系，使它们自己更具代表性和信息性。

给定提取的局部特征局部特征和全局特征，将多尺度注意融合定义为：

其中，，是学习超参数矩阵。然后计算每对和之间的多尺度注意力融合(MAF)：

实验

消融实验

Local aggregation与Global feature extraction

Fusion structure analysis

图像分类

目标检测

语义分割

参考

[1].MAFormer: A Transformer Network with Multi-scale Attention Fusion for Visual Recognition