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重磅干貨，第一時(shí)間送達(dá)

來源 | 小白學(xué)視覺

作為自然語言處理領(lǐng)域的主流模型，Transformer 近期頻頻出現(xiàn)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究中。例如 OpenAI 的 iGPT、Facebook 提出的 DETR 等，這些跨界模型多應(yīng)用于圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等高層視覺任務(wù)。而華為、北大、悉大以及鵬城實(shí)驗(yàn)室近期提出了一種新型預(yù)訓(xùn)練 Transformer 模型——IPT（Image Processing Transformer），用于完成超分辨率、去噪、去雨等底層視覺任務(wù)。該研究認(rèn)為輸入和輸出維度相同的底層視覺任務(wù)更適合 Transformer 處理。

預(yù)訓(xùn)練模型能否在視覺任務(wù)上復(fù)刻在自然語言任務(wù)中的成功？華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合北京大學(xué)、悉尼大學(xué)、鵬城實(shí)驗(yàn)室提出底層視覺 Transformer，使用 ImageNet 預(yù)訓(xùn)練，在多項(xiàng)視覺任務(wù)上達(dá)到 SOTA。

與自然語言任務(wù)相比，視覺任務(wù)在輸入形式上有很大差別。Transformer 等模型在自然語言處理任務(wù)上展現(xiàn)出了強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，使用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的策略獲得了成功。因此，很多研究都在考慮如何在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域發(fā)揮 Transformer 模型與預(yù)訓(xùn)練的潛力。

近日，華為、北大、悉大以及鵬城實(shí)驗(yàn)室的研究者提出了一個(gè)名為 IPT（Image Processing Transformer）的預(yù)訓(xùn)練 Transformer 模型，用于完成超分辨率、去噪、去雨等底層視覺任務(wù)。IPT 具備多個(gè)頭結(jié)構(gòu)與尾結(jié)構(gòu)用于處理不同的任務(wù)，不同的任務(wù)共享同一個(gè) Transformer 模塊。預(yù)訓(xùn)練得到的模型經(jīng)過微調(diào)即可在多個(gè)視覺任務(wù)上大幅超越對(duì)應(yīng)任務(wù)上的當(dāng)前最好模型。?

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2012.00364.pdf

Transformer 真的比 CNN 要好嗎？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的常用模型，自然語言處理領(lǐng)域中出類拔萃的 Transformer 模型在應(yīng)用到計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中時(shí)，真的能比 CNN 更好嗎？

該研究通過一系列實(shí)驗(yàn)回答了這個(gè)問題。

首先，研究者展示了經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的 IPT 模型在不同任務(wù)上微調(diào)后達(dá)到的性能。如圖 1 所示，在多項(xiàng)底層視覺任務(wù)中，IPT 模型均取得了巨大的性能提升。例如，對(duì)于不同倍率的超分辨率任務(wù)，IPT 普遍能夠提升 0.4dB，而對(duì)于去噪和去雨任務(wù)則提升更多，提升了 1.6-2.0dB。

圖 1：IPT 模型與當(dāng)前各項(xiàng)任務(wù)最好結(jié)果的對(duì)比情況。

為了更好地說明為什么要用 Transformer，研究者還設(shè)計(jì)了一個(gè)基于 CNN 的預(yù)訓(xùn)練模型作為對(duì)照，并在 DIV2K 數(shù)據(jù)集 2 倍超分辨率的任務(wù)上探索了不同預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量對(duì)模型性能的影響。圖 2 展示了不同的數(shù)據(jù)量對(duì) CNN 和 Transformer 模型的影響。結(jié)果顯示，在預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限時(shí)，CNN 模型能獲得更好的性能。隨著數(shù)據(jù)量的增大，基于 Transformer 模塊的 IPT 模型獲得了顯著的性能提升，曲線趨勢(shì)也展現(xiàn)了 IPT 模型令人期待的潛力。

圖 2：預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量對(duì) CNN 與 IPT 模型的影響。

可以看出，Transformer 模型能夠更充分地發(fā)揮大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。自然語言處理領(lǐng)域的成功經(jīng)驗(yàn)在底層視覺任務(wù)上得到了驗(yàn)證。

底層視覺任務(wù)如何使用 Transformer

在自然語言任務(wù)中，Transformer 的輸入是單詞序列，圖像數(shù)據(jù)無法作為輸入。解決如何使用 Transformer 處理圖像的問題是將 Transformer 應(yīng)用在視覺任務(wù)的第一步。

不同于高層視覺語義任務(wù)的目標(biāo)是進(jìn)行特征抽取，底層視覺任務(wù)的輸入和輸出均為圖像。除超分辨率任務(wù)之外，大多數(shù)底層視覺任務(wù)的輸入和輸出維度相同。相比于高層視覺任務(wù)，輸入和輸出維度匹配這一特性使底層視覺任務(wù)更適合由 Transformer 處理。

具體而言，研究者在特征圖處理階段引入 Transformer 模塊，而圖像維度匹配則交給了頭結(jié)構(gòu)與尾結(jié)構(gòu)，如圖 3 所示：

圖 3：IPT 模型結(jié)構(gòu)。

研究者首先將圖片經(jīng)過一個(gè)頭結(jié)構(gòu)變換為特征圖：

接下來，再對(duì)特征圖進(jìn)行切塊與拉平操作。首先按照 P×P 的大小將特征圖切割成 N 塊，每一個(gè)特征塊再被拉平為維度為 P^2×C 的向量，得到

這樣一來，每個(gè)特征向量可以等同于一個(gè)「單詞」，即可送入 Transformer 進(jìn)行處理，得到維度相同的輸出特征：

這些輸出特征再經(jīng)過整形和拼接操作，還原為與輸入相同維度的特征圖。如此處理得到的特征圖會(huì)被送入一個(gè)尾結(jié)構(gòu)，被解碼為目標(biāo)圖像。

有了頭結(jié)構(gòu)和尾結(jié)構(gòu)負(fù)責(zé)維度變換，Transformer 模塊可以專心地做特征處理。這使得多任務(wù)的擴(kuò)展變得簡單：對(duì)于不同的任務(wù)，只需要增加新的頭結(jié)構(gòu)與尾結(jié)構(gòu)即可，多種任務(wù)之間的 Transformer 模塊是共享的。為了適應(yīng)多任務(wù)，研究者在 Transformer 的解碼模塊中加入了一個(gè)可學(xué)習(xí)的任務(wù)編碼。

底層視覺任務(wù)的預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)

Transformer 的成功離不開大量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練帶來的性能提升。在這篇論文中，針對(duì)底層視覺任務(wù)，研究者提出一種使用 ImageNet 數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的方法。結(jié)果顯示，經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的模型只需要做一些簡單微調(diào)即可適用于多種下游任務(wù)。

研究者使用 ImageNet 數(shù)據(jù)集生成多種退化圖像，構(gòu)成多種底層視覺任務(wù)訓(xùn)練集。具體來說，對(duì) ImageNet 數(shù)據(jù)集中的自然圖像進(jìn)行下采樣即可得到用于超分辨率任務(wù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；加入噪聲可生成用于去噪任務(wù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；加入雨痕可產(chǎn)生用于去雨任務(wù)的訓(xùn)練集等。

利用這些人工合成的數(shù)據(jù)，配以對(duì)應(yīng)任務(wù)的多頭多尾結(jié)構(gòu)，多個(gè)任務(wù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)同時(shí)進(jìn)行訓(xùn)練，整個(gè)模型可以通過監(jiān)督損失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練：

除此之外，為了提升模型在未曾預(yù)訓(xùn)練過的任務(wù)上的性能（如不同倍率的超分辨率、不同噪聲強(qiáng)度的去噪任務(wù)），研究者根據(jù)特征塊之間的相關(guān)性引入了對(duì)比學(xué)習(xí)方法作為自監(jiān)督損失函數(shù)。具體來說，來自于同一圖像的特征塊之間的特征應(yīng)當(dāng)相互接近，來自于不同圖像的特征塊應(yīng)當(dāng)遠(yuǎn)離。這一自監(jiān)督損失函數(shù)如下所示：

研究者表示，通過引入這一對(duì)比損失函數(shù)，模型能夠在未經(jīng)預(yù)訓(xùn)練的任務(wù)上展現(xiàn)超越傳統(tǒng)方法的性能。

經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的 IPT 模型，只需要在特定任務(wù)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)，即可在此任務(wù)上達(dá)到很好的效果。在微調(diào)階段，只有特定任務(wù)所對(duì)應(yīng)的頭尾結(jié)構(gòu)以及 Transformer 模塊被激活訓(xùn)練，與此任務(wù)無關(guān)的頭尾模塊被暫時(shí)凍結(jié)。

IPT 刷榜多項(xiàng)底層視覺任務(wù)

為了證明 IPT 的有效性，研究者在多種底層視覺任務(wù)上測(cè)試了模型效果，包括 2 倍、3 倍和 4 倍的超分辨率任務(wù)、兩種強(qiáng)度的去噪任務(wù)以及去雨任務(wù)。每個(gè)具體任務(wù)所采用的 IPT 模型均為同一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型在特定任務(wù)上微調(diào)得到的。另外，研究者還做了一系列對(duì)照實(shí)驗(yàn)來確定 Transformer、對(duì)比學(xué)習(xí)損失函數(shù)等不同模塊的重要性。所有實(shí)驗(yàn)都是在英偉達(dá) Tesla V100 GPU 和 PyTorch 上完成的。

首先對(duì)于超分辨率任務(wù)，其預(yù)訓(xùn)練樣本是將圖像進(jìn)行 bicubic 下采樣得到的。研究者報(bào)告了在 Set5、Set14、B100 以及 Urban100 四個(gè)數(shù)據(jù)集上的結(jié)果，如表 1 所示。

表 1：超分辨率任務(wù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

可以看出，IPT 模型在所有設(shè)定下均取得了最好的結(jié)果。尤其是在 Urban100 數(shù)據(jù)集上，對(duì)比當(dāng)前最好的超分辨率算法，IPT 模型展現(xiàn)出了大幅度的優(yōu)勢(shì)。

如表 2 和表 3 所示，在去噪和去雨任務(wù)上，IPT 模型也展現(xiàn)出了類似的性能。

表 2：去噪任務(wù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

表 3：去雨任務(wù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

下圖展示了不同方法在去噪、去雨任務(wù)中的處理結(jié)果，從中可以看出 IPT 模型的輸出結(jié)果更接近真值圖像：

泛化性能

隨后研究者進(jìn)一步測(cè)試了預(yù)訓(xùn)練模型的泛化性能。具體做法是，將 IPT 模型在沒有預(yù)訓(xùn)練過的任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)后測(cè)試。在表 4 中，對(duì)于噪聲強(qiáng)度為 10 和 70 的設(shè)定下（預(yù)訓(xùn)練為 20 和 50），IPT 模型依舊展現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢(shì)，展示了預(yù)訓(xùn)練模型良好的泛化性。

表 4：未經(jīng)預(yù)訓(xùn)練任務(wù)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

控制變量研究

除此之外，為了探究對(duì)比損失函數(shù)對(duì)模型學(xué)習(xí)表示能力的影響，研究者在 2 倍超分辨率任務(wù)上測(cè)試了對(duì)比損失函數(shù)占不同比例時(shí)模型的性能。表 5 展示了模型在 Set4 數(shù)據(jù)集上不同的對(duì)比損失函數(shù)權(quán)重得到的 PSNR。結(jié)果顯示，相比不加入此損失（λ=0）的情況，對(duì)比損失函數(shù)能夠進(jìn)一步提升模型學(xué)習(xí)表示的能力。

表 5：對(duì)比損失函數(shù)的影響。

從實(shí)驗(yàn)效果中可以看出，Transformer 模型在底層視覺任務(wù)上展現(xiàn)出了超過 CNN 的實(shí)力，說明 Transformer 在視覺任務(wù)中是可行的。不僅如此，它所表現(xiàn)出的因大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)而帶來的性能提升，展現(xiàn)出更大數(shù)據(jù)量、更大的模型在視覺領(lǐng)域的巨大潛力。這一方向值得更多的研究者做更多深入探索。

—THE END—

預(yù)訓(xùn)練圖像處理Transformer