江大白视觉Transformer与Mamba的创新改进，完美融合（附论文及源码）

馨晨

本文来源公众号“江大白”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：视觉Transformer与Mamba的创新改进，完美融合（附论文及源码）以下文章来源于微信公众号：AI视界引擎作者：AI引擎链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nVRA0JlkOmSUXpaub1VPTg本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理导读最近，一种基于状态空间结构的Mamba模型在学术届爆火，该模型实现了线性时间复杂度，并在不同建模任务中优于或匹配Transformers。为了提升长距离空间依赖关系的建模能力，作者提出混合Mamba-Transformer架构(MambaVision)。实验表明，该模型在ImageNet-1K、MSCOCO和ADE20K数据集上达到了最先进的SOTA性能！论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.08083代码链接：https://github.com/NVlabs/MambaVision作者提出了一种新颖的混合Mamba-Transformer架构，称为MambaVision，这是专门为视觉应用量身定制的。作者的核心贡献包括重新设计Mamba公式，以增强其高效建模视觉特征的能力。此外，作者还对将视觉Transformer（ViT）与Mamba集成的可行性进行了全面的消融研究。作者的结果表明，在Mamba架构的最后几层配备几个自注意力块，大大提高了捕获长距离空间依赖关系的建模能力。基于作者的发现，作者引入了一系列具有分层架构的MambaVision模型，以满足各种设计标准。在ImageNet-1K数据集上的图像分类中，MambaVision模型变体在Top-1准确率和图像吞吐量方面达到了新的最先进（SOTA）性能。在MSCOCO和ADE20K数据集上的下游任务，如目标检测、实例分割和语义分割中，MambaVision超越了同等大小的架构，并展示了更优的性能。代码：https://github.com/NVIabs/MambaVision。1Introduction在近年来，Transformers[1]已成为包括计算机视觉、自然语言处理、语音处理和机器人技术在内的不同领域的实际架构。此外，Transformer架构的多功能性，主要归功于其注意力机制，以及它的灵活性，使其非常适合多模态学习任务，在这些任务中集成和处理来自不同模态的信息至关重要。尽管这些好处，但注意力机制相对于序列长度的二次复杂度使得Transformers在训练和部署上的计算成本很高。最近，Mamba[2]提出了一种新的状态空间模型（SSM），该模型具有线性时间复杂度，并在不同的语言建模任务中超越或匹配Transformers[2]。Mamba的核心贡献是一种新颖的选择机制，该机制使得在考虑硬件感知的情况下，能够有效地处理依赖于输入的长序列。图1：ImageNet-1K数据集上的Top-1准确性与图像吞吐量。 所有测量均在A100GPU上进行，批量大小为128。MambaVision达到了新的SOTA帕累托前沿。最近，还提出了几个基于Mamba的Backbone网[3;4]，以利用其在视觉任务中的SSM公式的优势，例如图像分类和语义分割。然而，Mamba的自回归公式虽然在需要顺序数据处理的任务中有效，但在从完整感受野中受益的计算机视觉任务中面临限制：（1）与序列数据不同，图像像素不具有相同的顺序依赖性。相反，空间关系通常是局部的，需要以更并行和综合的方式考虑。因此，这导致处理空间数据时的效率低下（2）像Mamba这样的自回归模型逐步处理数据，限制了其在一次前向传递中捕获和利用全局上下文的能力。相比之下，视觉任务通常需要理解全局上下文以对局部区域做出准确预测。VisionMamba(Vim)[3]等人提出了修改措施，例如双向SSM来解决全局上下文和空间理解的不足。尽管双向SSM有潜力捕获更全面的上下文，但由于需要在做出预测之前处理整个序列，它们引入了显著的延迟。此外，复杂度的增加可能导致训练困难、过拟合的风险，并且不一定能带来更高的准确度。由于这些缺陷，带有VisionTransformer(ViT)和卷积神经网络(CNN)架构的Backbone网在不同的视觉任务上仍然优于最佳的基于Mamba的视觉模型。在这项工作中，作者系统地重新设计Mamba块，使其更适合视觉任务。作者提出了一种混合架构，包括作者提出的公式（即MambaVision混合器和MLP）以及Transformer块。具体来说，作者研究不同的集成模式，例如以等参数方式将Transformer块添加到早期、中期和最终层以及每隔层。作者的分析显示，在最后阶段利用几个自注意力块可以显著增强捕获全局上下文和长距离空间依赖的能力。如第5节所示，使用混合架构也比纯Mamba或基于ViT的模型在图像吞吐量方面有更好的表现。作者引入了MambaVision模型，该模型由多分辨率架构组成，并利用基于CNN的残差块快速提取较大分辨率特征。如图1所示，MambaVision在ImageNet-1KTop-1准确性和图像吞吐量方面达到了新的SOTA帕累托前沿，超过了Mamba、CNN和基于ViT的模型，有时幅度还很大。在如下游任务目标检测和实例分割以及语义分割中，带有MambaVisionBackbone网的模型在MSCOCO和ADE20数据集上分别优于同等大小的对应模型。因此，这验证了MambaVision作为有效Backbone网的有效性和多功能性。据作者所知，MambaVision是首次研究和开发同时包含Mamba和Transformers的混合架构以用于计算机视觉应用。作者在这项工作中的主要贡献总结如下：作者引入了一个重新设计的面向视觉的Mamba块，提高了原始Mamba架构的准确性和图像吞吐量。作者系统地调查了Mamba和Transformer块的集成模式，并证明在最后阶段整合自注意力块显著提高了模型捕获全局上下文和长距离空间依赖的能力。作者介绍了MambaVision，这是一个新颖的混合MambaTransformer模型。分层的MambaVision在ImageNet-1K数据集上实现了Top-1和图像吞吐量折衷的新SOTA帕累托前沿。2RelatedworkViT（视觉Transformer）：视觉Transformer（ViT）[5]作为一种替代CNN的有前景的选择出现，利用自注意力层提供更大的感受野。然而，最初ViT缺乏CNN的一些固有优势，例如归纳偏置和平移不变性，并且需要大规模的训练数据集才能达到有竞争力的性能。为了解决这些限制，数据高效图像Transformer（DeiT）[6]引入了一种基于蒸馏的训练策略，显著提高了分类精度，即使是在较小的数据集上。在此基础上，LeViT[7]模型提出了一种混合方法，融入了重新设计的MLP和自注意力模块，这些模块针对快速推理进行了优化，提高了效率和性能。此外，跨协方差图像Transformer（XCiT）[8]引入了一种转置自注意力机制，有效地建模了特征通道之间的交互，提高了模型捕捉数据中复杂模式的能力。金字塔视觉Transformer（PVT）[9]采用了一种分层结构，在每个阶段的开始处使用块嵌入和空间尺寸减小，从而提高了计算效率。同样，SwinTransformer[10]提出了一种分层架构，其中自注意力在局部窗口内计算，这些窗口会移动以实现区域间的交互，平衡局部和全局上下文。TwinsTransformer[11]具有空间可分离的自注意力，显著提高了效率。此外，焦点Transformer（FocalTransformer）[12]利用焦点自注意力捕捉长距离空间交互的细粒度细节。Mamba：自从Mamba被引入以来，已经提出了许多努力来利用其在视觉应用中的能力。具体来说，Vim[3]提出使用双向SSM公式，与相同的Mamba公式相同，在这种公式中，标记在前后两个方向上处理，以捕捉更多的全局上下文并提高空间理解。然而，双向编码增加了计算负载，可能会减慢训练和推理时间。此外，有效结合来自多个方向的信息形成一个连贯的全局理解是具有挑战性的，因为在过程中可能会丢失一些全局上下文。与Vim相比，作者提出的MambaVision使用单一的前向传播和重新设计的Mamba块，可以捕捉到短距离和长距离的信息，并且在ImageNetTop-1准确性和吞吐量方面显著优于Vim。EfficientVMamba[4]提出了一种基于扩张的选择性扫描和跳过采样方法，以高效提取全局空间依赖关系。EfficientVLambda还使用了由SSM和基于CNN的块组成的分层架构，其中SSM用于更大的输入分辨率以更好地捕捉全局上下文，而CNN用于较低的分辨率。与EfficientV-Mamba相比，MambaVision在较高分辨率下使用CNN进行更快特征提取，同时在较低分辨率下使用SSM和自注意力捕捉短距离和长距离空间依赖关系的细粒度细节。作者提出的MambaVision在Top-1准确性和图像吞吐量方面也显著优于EfficientVMamba。此外，VMamba[13]引入了一种基于Mamba的通用视觉Backbone网络，并配备了交叉扫描模块（CSM），该模块实现了一维选择性扫描，并具有扩大的全局感受野。具体来说，CSM模块采用四向选择性扫描方法（即左上和右下向相反方向）以整合来自所有周围标记的信息并捕捉更多的全局上下文。此外，VMamba在架构上进行了更改，如使用深度卷积和分层多分辨率结构。尽管CSM模块的设计更适合视觉任务，但其感受野仍然受到跨扫描路径的限制。与VMamba相比，作者提出的MambaVision混合器的设计更简单，可以捕捉短距离和长距离依赖关系。MambaVision还使用基于CNN的层进行快速特征提取，而不是在所有阶段使用相同的块结构。此外，MambaVision模型在具有显著更高图像吞吐量的同时，性能也优于VMamba对应模型。3MethodologyMacroArchitectureMicroArchitecture在本节中，作者首先回顾了Mamba和SSMs的基础知识。然后作者分阶段展示了第3和第4阶段的微架构设计，并详细讨论了MambaVision的公式化表述。3.2.1MambaPreliminaries图3：MambaVision块的架构。除了用它们的常规对应物替换因果卷积层外，作者还创建了一个没有SSM的对称路径作为标记混合器，以增强全局上下文的建模。3.2.2LayerArchitecture4Experiments图像分类实验是在ImageNet-1K数据集[19]上进行的。作者遵循了先前工作的标准训练方法[10;12;29]，以便对不同模型的性能进行比较分析。具体来说，所有模型都经过300个周期的训练，使用余弦衰减调度器，并分别使用额外的20个周期进行预热和冷却阶段。此外，作者使用了LAMB优化器[30]，全局批量大小为4096，初始学习率为0.005，权重衰减为0.05。作者注意到，使用LAMB优化器相比于传统的AdamW[31]可以获得更好的结果，特别是由于它对较高学习率的鲁棒性。作者在分类任务中使用了32个A100GPU。为了评估下游任务的性能，作者将预训练的模型作为目标检测和实例分割以及语义分割任务的Backbone网络，并分别使用了MSCOCO数据集[32]和ADE20K数据集[33]。具体来说，对于目标检测和实例分割，作者使用了Mask-RCNN[34]Head，并设置了如x3LR计划、初始学习率为0.0001、批量大小为16、权重衰减为0.05等超参数。对于语义分割，作者使用了UperNet网络[35]Head和Adam-W[31]优化器，初始学习率为6e-5，全局批量大小为16。作者在所有下游任务中使用了8个A100GPU。5ResultsImageclassification在表1中，作者展示了ImageNet-1K分类的结果。具体来说，作者与不同类型的模型家族进行了比较，如基于卷积的、基于Transformer的、卷积-Transformer混合的以及基于Mamba的模型，并展示了作者的模型在ImageNetTop-1准确率和图像吞吐量方面超过了此前的成果。例如，与流行的模型如ConvNeXt和SwinTransformers相比，MambaVision-B（84.2%）分别超过了ConvNeXt-B（83.8%）和Swin-B（83.5%），同时在图像吞吐量上也有显著优势。与基于Mamba的模型相比，作者也观察到了类似的趋势。具体来说，MambaVision-B（84.2%）尽管图像吞吐量明显更高，但性能还是超过了VMamba-B（83.9%）。作者还想指出，虽然作者主要的设计目标是准确性与吞吐量的权衡，但MambaVision模型变体与同等大小的模型相比，FLOPs要低得多。例如，MambaVision-B的GFLOPs比MaxViT-B少了56%。ObjectDetectionandSegmentation作者在表2中展示了在MSCOCO数据集[32]上的目标检测和实例分割结果。特别地，作者训练了不同检测尺寸的模型，以进一步验证MambaVision在不同场景下的有效性。作者还注意到，作者的目标并非要在这些任务上达到最先进水平，而是要比较作者的主干网络与同尺寸的流行视觉主干网络的表现，并验证其有效性。使用简单的Mask-RCNN检测Head，作者预训练的MambaVision-T主干网络在boxAP和maskAP方面分别达到了46.4和41.8，超过了ConvNeXt-T[20]和Swin-T[10]模型。使用级联Mask-RCNN网络，MambaVision-T、MambaVision-S和MambaVision-B均超过了竞争模型。具体来说，在boxAP和maskAP方面，MambaVision模型分别比ConvNeXt-T高出+0.2和0.2，比ConvNeXt-B高出+0.1和0.1。同样，在boxAP和maskAP方面，MambaVision分别比Swin-T高出+0.6和0.6，比Swin-S高出+0.1和0.2，比Swin-B高出+0.9和0.7。作者在表3中展示了在ADE20K数据集[33]上的语义分割基准。在这些实验中，作者使用了UPerNet[35]，以便与其他模型进行比较。作者观察到，MambaVision模型在各个变体中均超过了同样尺寸的竞争模型。例如，在mIoU方面，MambaVision-T、MambaVision-S和MambaVision-B分别比Swin-T、Swin-S和Swin-B高出+0.6、+0.6和+1.0。尽管作者没有针对下游任务的超参数调整进行大量优化，但这些结果证明了MambaVision作为一个不同视觉任务的有前景的主干网络是可行的，尤其是在高分辨率设置下。Ablation6Conclusion在本文中，作者引入了MambaVision，这是首个专门为视觉应用设计的Mamba-Transformer混合骨架。作者提出了重新设计Mamba公式的方法，以增强全局上下文表示的学习能力，并进行了混合设计集成模式的综合研究。MambaVision在Top-1准确性和图像吞吐量方面达到了新的SOTA帕累托前沿，大幅超越了基于Transformer和Mamba的模型。作者希望这些研究成果能够成为新型混合视觉模型的基础。参考[1].MambaVision:AHybridMamba-TransformerVisionBackbone.THEEND!文章结束，感谢阅读。您的点赞，收藏，评论是我继续更新的动力。大家有推荐的公众号可以评论区留言，共同学习，一起进步。