Container简记

Container简记

• 粗看了一遍，稍微记录下

参考

• 原文
• 代码
• 视觉架构大一统！港中文通过统一视角Container对Transformer， 深度卷积以及MLP-Mixer进行了大一统

简记

• 港中文李鸿升团队从一个更广义的视角对Transformer、深度卷积以及MLP-Mixer进行了“大一统”，并由此提出Container，该方案在图像分类、目标检测以及实例分割方面取得显著的性能提升。
• 所谓的大一统就是本文的container，下文从两个方面展开：什么事container；如何整合DWConv、Transformer、MLP-MIxer

Container

• 定义如下：对于输入，带残差的卷积可以表示为：

  • 定义关联矩阵，用于表示上下文关联程度的集合（就理解为Self-Att中的相似程度的分数这种的），于是Container可以被表示成：

    • 可以把A看成self-att的相似度，V就简单理解成X的一个特征转换，AV的话就等价于att的一个效果，然后(AV)W1就理解成线性相乘，即可表示为卷积，+X就是Res

  • 然后将V分片，（对应多头注意力、或者多课Conv Kernel这种情况）

    • 

整合DWConv、Transformer、MLP-Mixer

• 对于此三者我们需要抽取的是关联矩阵。当然，剩下的部分也都是对应的（指线性计算对应，残差计算对应）

Transformer

• 懒得打公式了，常见self-Att中在关联矩阵是（就是KQ计算那一段，此时还没有乘上V）：
• 关联矩阵特点是；动态的（我的理解是对应着Self-Att的输入自适应性）

DWConv

• 对于1-d的卷积核（高阶矩阵依此推导即可），关联矩阵是：
• • 其中
• 关联矩阵的特点是：静态的（权重不变）

MLP-Mixer

• 对于MLP-Mixer，其表达式可以表示为：

• 于是关联矩阵可以表示为：

• 关联矩阵的特点是：静态、稠密、参数不共享

Container Block的设计

• 对于上一节的描述，关联矩阵 分为了动态和静态两种，于是在设计Container Block的时候需要同时考虑此二者，故表达式如下：

  • 
  • α and β are learnable parameters

• 在这种情况下计算复杂度与朴素的Transformer相当

• 对应关系如下图所示：

  • 

Container-Light的设计

• 如果一开始就用Container Block势必会造成计算量过大的问题（参考Transformer的情况），于是作者提出在特征提取的前期使用静态的Container Block（即Conv），后期再用完整版，即
  • 

实验

• 具体略，大致看了以下，通过实验证明了：Container收敛速度快、精度高、同时具有Trans和Conv的优点

• 实验大致有：分类、检测（RetinaNet、Mask-RCNN、DETR）、分割（Mask-RCNN）、自监督学习