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写在前面

随着ResMLP、MLP-Mixer等文章的提出，基于MLP的backbone重新回到了CV领域。在图像识别方面，基于MLP的结构具有较少的假设偏置，但是依旧能够达到与CNN和Vision Transformer相当的性能。

其中 spatial-shift MLP（S2-MLP）采用了空间移位操作，因此达到了比ResMLP、MLP-Mixer更好的性能。近期，采用了更小的patch和金字塔结构的Vision Permutator (ViP)和Global Filter Network (GFNet) 在性能上又一次超越了S2-MLP。

因此，作者基于S2-MLP，沿着通道维度拓展了特征的维度，并将特征按通道维度分成了多组，每组进行不同的空间移位操作，最后再采用split-attention将这些特征融合起来。

此外，与其他工作一样，作者也采用了更小尺度的patch和金字塔结构来提高图像识别精度。在55M参数 下，作者提出的S2-MLPv2-Medium能够在ImageNet上达到83.6% 的性能（不适用额外的数据预训练，输入图片大小为224x224）。

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论文和代码地址

S²-MLPv2: Improved Spatial-Shift MLP Architecture for Vision

论文：https://arxiv.org/abs/2108.01072

代码：未开源

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Motivation

近年来，研究者们在更少的假设偏置下实现更高的性能（主要包括Vision Transformer结构和基于MLP的结构）。Vision Transformer模型堆叠了一系列Transformer块，实现了全局感知的效果。MLP-based方法通过MLP将不同patch的信息进行投影，实现不同patch的信息交互，这也是一种全局的信息交互。

为了使得原始的S2-MLP达到更高的性能，S2-MLP的作者重新对S2-MLP结构进行了改进，提出了S2-MLPv2。相比于S2-MLP，S2-MLPv2的改动主要有两个方面：

1）作者沿着通道维度拓展特征图，并将扩展的特征图分割为多个部分。对于不同的部分，作者进行不同的空间移位操作，以增加特征的多样性。最后，作者使用split-attention操作来融合这些分裂的部分。

2）借鉴现有的MLP架构（比如ViP，GFNet，Cycle-MLP等等），作者采用较小的patch和分层金字塔结构。

作者在ImageNet-1K上进行了实验，结果表明S2-MLPv2的图像识别精度达到了SOTA。在使用55M参数的情况下，作者提出的S2-MLPv2-Medium能够在ImageNet上达到83.6%的性能。

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方法

3.1.  Spatial-Shift MLP (S2-MLP)

在介绍S2-MLPv2之前，首先回顾一下S2-MLP的做法。S2-MLP的结构如上图所示，主要有三部分组成：patch embedding、一系列S2-MLP block和classification head。

Patch embedding layer

这一步和ViT一样，首先将W × H × 3大小的图像裁剪成w × h个patch。每个patch的大小为p × p × 3, p =W/w =H/h。然后通过全连通层将每个patch映射为一个d维向量。

Spatial-shift MLP block

如上图所示，Spatial-shift MLP block由4个用于混合通道的MLP层和一个用于spatial shift的mixing patch。

spatial-shift层的输入为一个w x h x c的特征X，首先X在通道维度上被均分为了四份，然后对每一份分别做四个不同方向（长、宽的正、负方向）的shift操作，用公式表示如下（其实就是沿不同方向偏移一个单位的距离）：

S2-MLP 的N个spatial-shift MLP块采用了相同的设置，并且没有像GFNet那样采用金字塔结构。

Split Attention

ViP[1]中采用了ResNest中提出的Split Attention来将不同操作之后的feature map进行融合。具体实现上，对于给定的K个nxc的特征图

（其中n是patch的数量，c是通道数量），Split Attention首先K个特征图空间的信息进行了求和，计算如下：

这里的

就是一个长度为n，内容全部为1的向量（将

和

进行点乘，其实就是把

空间的信息进行求和 ），得到的

就是 c维的向量。

接着，将

送入到MLP中，得到：

因为

和

分别为

和

的矩阵，所以

是一个大小为Kc的向量。将

reshape成一个

的矩阵：

然后在K这个维度上进行Softmax（这样就相当于得到K这个维度上的Attention Map）：

最后将这个Attention Map与K个X进行相乘，得到attention之后的特征：

3.2. S2-MLPv2

与S2-MLP Backbone类似，S2-MLPv2由patch embedding、一系列S2-MLPv2 block和classification head组成。因此与S2-MLP相比，S2-MLPv2的主要不同之处就是在S2-MLPv2 block。

S2-MLPv2 Block

S2-MLPv2模块由两部分组成，也就是S2-MLPv2和 channel-mixing MLP (CM-MLP)组件。给定输入映射X，S2-MLPv2会执行下面的操作：

这里的channel-mixing MLP 和MLP-Mixer（如下图所示）的实现是一样的。

因此，本文的最大不同之处就是在S2-MLPv2（算法流程如下图所示）。

对于输入的特征X，S2-MLPv2首先会把特征在通道维度上拓展为原来的3倍，表示如下：

然后将这拓展之后的特征X分为三组：

对前两组

和

分别用

和

两种转换方式进行spatial-shift，

和

这两种转换方式是非对称的，表示如下：

：

：

因为

和

是非对称的结构，所以它们在信息上可以互相补充。对于

，作者没有做任何的平移操作。

接下来，作者将三组特征进行聚合，聚合方式采用的是上面介绍的split attention：

然后将得到的特征送入到另一个MLP中进行特征的增强：

S2-MLPv2 module的代码如下所示：

Pyramid Structure

在本文中，作者还采用了两层金字塔结构来提性能，为了能够与ViT进行公平的比较，作者采用了和ViP的相同的设置，如下表所示：

更小的patch可能更有利于捕捉细粒度的视觉特征，从而获得更高的识别精度，但是同时也会带来更大的计算资源消耗。

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实验

4.1. 与MLP方法比较

上表展示了S2-MLPv2其他MLP结构在ImageNet上的性能对比。其中MLP-Mixer、ResMLP、gMLP、S2-MLP、CCS-MLP没有利用金字塔结构，因此与GFNet、AS-MLP、CycleMLP、ViP等结构相比，它们的识别精度并不是非常高。

在相似的计算量和参数量下，S2-MLPv2的性能都能够由于同类的MLP模型。

4.2. 与CNN和Transformer方法比较

如上表所示，在使用更少参数，但更多FLOPs的情况下，S2-MLPv2-Medium实现了与其它vision Transformer相当的精度。但是相比于需要Self-Attention的Vision Transformer结构，本文提出的结构就简单的多，并且使用了更少的参数。

4.3. 金字塔结构的影响

为了评估金字塔结构对提出的S2-MLPv2的影响，作者比较了Small/7设置和Small/14设置（配置如上表所示）。两者都与Vision Permutator相同。其中，Small/7中初始patch大小为7×7，Small/14中初始patch大小为14 × 14。

从直观上看，较小的Patch有利于对图像中的细粒度细节建模，有利于获得更高的识别精度。从上表可以看出，Small/7设置的性能确实比Small/14更好。

4.4.  split attention的影响

作者比较了用split attention和sum pooling的方式来聚合特征，可以看出split attention的方式确实比sum pooling要好，但同时参数量也增加了一点。

4.5. split的影响

在实验中，作者是把X分成了三组，分别做不同的变换，探究split的影响，作者用了不同组的特征进行了实验。可以看出，三组特征都用的时候效果是最好的。

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总结

本文对S2-MLP模型进行了改进，提出了S2-MLPv2模型。将feature map进行扩展，并将扩展后的feature map分为多组。每组的feature map分别进行不同的偏移，然后将偏移后的特征用split attention进行聚合。

同时，作者利用层次金字塔来提高其建模细粒度细节的能力，以获得更高的识别精度。使用55M参数，S2-MLPv2-Medium模型在ImageNet1K数据集上取得了83.6%的top-1精度，这是基于mlp方法的SOTA性能。同时，与基于Transformer的方法相比，S2-MLPv2模型在不需要Self-Attention的情况下，参数更少，但达到了相当的精度。

相比于现有的MLP的结构，S2-MLP的一个重要优势是，不管图像的输入是什么尺寸，S2-MLP的形状是不变的。因此，经过特定尺度图像预训练的S2-MLP模型可以很好地应用于具有不同尺寸输入图像的下游任务。

参考文献

[1]. Qibin Hou, Zihang Jiang, Li Y uan, Ming-Ming Cheng, Shuicheng Y an, and Jiashi Feng. Vision permutator: A permutable mlp-like architecture for visual recognition. arXiv preprint arXiv:2106.12368, 2021

作者简介

厦门大学人工智能系20级硕士

研究领域：FightingCV公众号运营者，研究方向为多模态内容理解，专注于解决视觉模态和语言模态相结合的任务，促进Vision-Language模型的实地应用。

知乎：努力努力再努力

公众号：FightingCV

备注：综合

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