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作者丨 ChaucerG

来源丨集智书童

注意力机制被广泛认为是Vision Transformer(ViT)成功的关键，因为它提供了一种灵活和强大的方法来建模空间关系。然而，注意力机制真的是ViT不可或缺的组成部分吗？它能被一些其他的替代品所取代吗？为了揭开注意力机制的作用，作者将其简化为一个非常简单的情况：ZERO FLOP和ZERO parameter。

具体地说，作者重新审视了Shift操作。它不包含任何参数或算术计算。唯一的操作是在相邻的特征之间交换一小部分通道。基于这个简单的操作，作者构建了一个新的Backbone，即ShiftViT，其中ViT中的注意力层被shift操作所取代。

令人惊讶的是，ShiftViT在几个主流任务中工作得很好，比如分类、检测和分割。性能甚至比Swin Transformer更好。这些结果表明，注意力机制可能不是使ViT成功的关键因素。它甚至可以被一个为零参数的操作所取代。在今后的工作中，应该更加重视ViT的其余部分。

1简介

Backbone的设计在计算机视觉中起着至关重要的作用。自从AlexNet的革命性进步以来，卷积神经网络(CNNs)已经主导了这个邻域近10年。然而，最近的ViTs已经显示出了挑战这个宝座的潜力。ViT的优势首先在图像分类任务中得到了证明，在该任务中，ViT的Backbone显著优于CNN的Backbone。由于ViT优秀的性能使得，ViT的变体蓬勃发展迅速应用到许多其他计算机视觉任务，如目标检测、语义分割和动作识别。

尽管最近ViT变体的表现令人印象深刻，但依旧不清楚是什么使ViT有利于视觉任务。一些工作倾向于将成功归功于注意力机制，因为它提供了一种灵活而强大的方式来建模空间关系。具体来说，注意力机制利用自注意力矩阵来聚集来自任意位置的特征。与CNN中的卷积运算相比，它有两个显著的优点。首先，这种机制提供了同时捕获短期和长期依赖的可能性，并摆脱了卷积的局部限制。其次，两个空间位置之间的相互作用动态地依赖于各自的特征，而不是一个固定的卷积核。由于这些优良的特性，一些作品认为是注意力机制促成了ViT强大的表达能力。

然而，这两个优势真的是成功的关键吗？答案可能不是。一些现有的工作证明，即使没有这些属性，ViT变体仍然可以很好地工作。对于第一个，全局的依赖可能并非不可避免。越来越多的ViT引入了一种局部注意力机制，将其注意力范围限制在一个小的局部区域内，如Swin-Transformer和Local ViT。实验结果表明，该系统的性能并没有由于局部限制而下降。此外，另一条研究探讨了动态聚合的必要性。MLP-Mixer提出用线性投影层代替注意力层，其中线性权值不是动态生成的。在这种情况下，它仍然可以在ImageNet数据集上达到领先的性能。

既然全局特性和动态特性可能对ViT框架都不重要，那么ViT成功的根本原因是什么呢？为了解决清楚，作者进一步将注意力层进一步简化为一个非常简单的情况：没有全局范围，没有动态，甚至没有参数，没有算术计算。作者想知道ViT在这种极端情况下是否能保持良好的性能。

从概念上讲，这种零参数的替代方案必须依赖于手工制作的规则来建模空间关系。在这项工作中，重新讨论了Shift操作，作者认为这是最简单的空间建模模块之一。如图1所示，标准的ViT构建块包括2个部分：注意力层和前馈网络(FFN)。

作者用Shift操作取代前一个注意力层，同时保持后一个FFN部分的不变。给定一个输入特征，建议的构建块将首先沿着4个空间方向移动一小部分通道，即左、右、上和下。因此，相邻特征的信息被通道的Shift混合在一起。然后，随后的FFN进行通道混合，以进一步融合来自相邻通道的信息。

基于这个shift building block构建了一个类似ViT的Backbone，即ShiftViT。令人惊讶的是，这个Backbone也可以很好地用于主流的视觉识别任务。性能与Swin Transformer相当，甚至更好。具体地说，在与Swin-T模型相同的计算预算内，ShiftViT在ImageNet数据集上达到了81.7%(相对于Swin-T的81.3%)。对于密集预测任务，在COCO检测数据集上平均精度(mAP)为45.7%(Swin-T的43.7%)，在ADE20k分割数据集上平均精度(mIoU)为46.3%(Swin-T的44.5%)。

由于Shift操作已经是最简单的空间建模模块，因此优秀的性能必须来自于剩余的组件，如FFN中的线性层和激活函数。这些组件在现有的工作中研究较少，因为它们看起来微不足道。然而，为了进一步揭开ViT工作的原因的神秘面纱，作者认为应该更多地关注这些组成部分，而不是仅仅关注注意力机制。

综上所述，本工作的贡献有两方面：

• 提出了一个类似ViT的Backbone，其中普通的注意力层被一个非常简单的Shift操作所取代。该模型可以获得比Swin Transformer更好的性能

• 分析了ViT成功背后的原因。这暗示了注意力机制可能不是使ViT工作的关键因素。在今后的ViT研究中，应该认真对待其余的组成部分

2相关工作

2.1 Attention and Vision Transformers

Transformer首次被引入到自然语言处理(NLP)领域。它仅采用注意力机制来建立不同语言Token之间的联系。由于出色的性能，Transformer已经迅速主导了NLP领域，并成为事实上的标准。

受自然语言处理成功应用的启发，注意力机制也受到了计算机视觉界越来越多的兴趣。早期的勘探大致可分为两类。一方面，一些文献认为注意力是一个即插即用的模块，它可以无缝地集成到现有的CNN架构中。具有代表性的工作包括non-local网络、Relation网络和CCNet。另一方面，一些工作的目标是用注意力机制替代所有的卷积操作，如Local Relation网络和Self-Attention。

虽然这两种工作已经显示出了很有希望的结果，但它们仍然是建立在CNN架构的基础上的。ViT是利用纯Transformer架构进行视觉识别任务的开创性工作。由于其令人印象深刻的表现，该领域最近爆发了一波不断上升的关于视觉Transformer的研究浪潮。

沿着这一研究方向，主要研究重点是改进注意力机制，使其能够满足视觉信号的内在特性。例如，MSViT构建层次注意力层以获得多尺度特征。Swin-Transformer在其注意力机制中引入了一种局部性约束。相关的工作还包括pyramid attention、local-global attention、cross attention等等。

与对注意力机制的特殊兴趣不同，ViT的其余组成部分的研究较少。DeiT为视觉Transformer建立了一个标准的训练管道。大多数后续工作都继承了它的配置，只对注意力机制做了一些修改。本文的工作也遵循了这种范式。然而，这项工作的目的并不是复杂注意力的设计。相反，本文的目的是表明，注意力机制可能不是使ViTs工作的关键部分。它甚至可以被一个非常简单的Shift操作所取代。作者希望这些结果能够激励研究者重新思考注意力机制的作用。

2.2 MLP Variants

本文的工作与最近的多层感知器(MLP)变体有关。具体来说，MLP的变体提出通过一个纯的类似MLP的架构来提取图像特征。跳出了ViT中基于注意力的框架。例如，MLP-Mixer引入了一个Token混合MLP，以直接连接所有空间位置。它消除了ViT的动态特性，但不失去准确性。后续工作研究了更多的MLP设计，如空间门控单元或循环连接。

ShiftViT也可以归类为纯MLP架构，其中Shift操作被视为一个特殊的Token混合层。与现有的MLP工作相比，Shift操作更简单，因为它不包含参数，也没有FLOP。此外，由于具有固定的线性权值，普通的MLP变体不能处理可变的输入大小。Shift操作克服了这一障碍，因此使Backbone用于更多的视觉任务，如目标检测和语义分割。

2.3 Shift Operation

Shift操作在计算机视觉中并不是什么新鲜事。早在2017年，它就被认为是空间卷积操作的一种有效的替代方案。具体地说，它使用了一个类似三明治的体系结构，2个1×1卷积和一个Shift操作，来近似一个K×K卷积。在后续工作中，Shift操作进一步扩展到不同的变体，如active Shift、sparse Shift和partial Shift。

3Shift-ViT

3.1 架构概览

为了进行公平的比较，作者遵循了Swin Transformer的体系结构。体系结构概述如图2(a)。

所示具体来说，给定一个形状为H×W×3的输入图像，它首先将图像分割成不重叠的patches。patch-size为4×4像素。因此，patch partition的输出值为H/4×W/4 token，其中每个token的通道大小为48。

接下来的模块可以分为4个阶段。每个阶段包括2个部分：嵌入生成和堆叠shift块。对于第一阶段的嵌入生成，使用一个线性投影层将每个token映射成一个通道大小为c的嵌入。对于其余的阶段，通过核大小为2×2的卷积来合并相邻的patch。patch合并后，输出的空间大小是下采样的一半，而通道大小是输入的2倍，即从C到2C。

堆叠的shift块是由一些重复的基本单元组成的。每个shift块的详细设计如图2(b)。所示它由shift操作、层标准化和MLP网络组成。这种设计几乎与标准的Transformer组块相同。唯一的区别是，使用的是一个shift操作，而不是一个注意力层。对于每个阶段，shift块的数量可以是不同的，分别记为、、、。在out实现中，仔细选择了的值，从而使整个模型与 Baseline Swin Transformer模型共享相似数量的参数。

3.2 Shift Block

Shift Block的详细体系结构如图2(b)。

所示具体来说，该块由3个顺序堆叠的组件组成：Shift操作、层归一化和MLP网络。

Shift操作在cnn中已经得到了很好的研究。它可以有许多设计选择，如active Shift和sparse Shift。在本工作中遵循TSM中的partial Shift操作。如图1(b)所示。给定一个输入张量，一小部分的通道会沿着空间的4个方向移动，即左、右、上、下，而其余的通道保持不变。在Shift之后，超出范围的像素被简单地删除，空白像素被填充为零。在本工作中，Shift步长设置为1像素。

形式上，假设输入特征z的形状为H×W×C，其中C为通道数，H和W分别为空间高度和宽度。输出特性z与输入特征具有相同的形状。它可以写成：

其中γ是一个比率因子来控制通道的百分比。在大多数实验中，γ的值被设置为1/12。

值得注意的是，Shift操作不包含任何参数或算术计算。唯一的实现是内存复制。因此，Shift操作效率高，易于实现。该伪代码在算法1中提出。与自注意力机制相比，Shift操作对TensorRT等深度学习推理库更干净、整洁、更友好。

Shift块的其余部分与ViT的标准构建块相同。MLP网络有2个线性层。第一个方法将输入特征的通道增加到一个更高的维度，例如，从C到τC。然后，第2个线性层将高维特征投影到c的原始通道大小中。在这两层之间，采用GELU作为非线性激活函数。

3.3 架构变体

为了与Baseline Swin Transformer进行比较，作者还构建了多个具有不同数量参数和计算复杂度的模型。具体来说，引入了Shift-T(iny)、Shift-S(mall)、Shift-B(ase)变种，分别对应于swin-t、swin-s和swin-b。Shift-T是最小的，它与Swin-T和ResNet-50的大小相似。另外两种变体，Shift-S和Shift-B，大约比shiftvit复杂2倍和4倍。基本嵌入通道C的详细配置和块数{}如下:

除了模型尺寸之外，作者还仔细观察了模型的深度。在提出的模型中，几乎所有的参数都集中在MLP部分。因此，可以控制MLP τ的扩展比来获得更深的网络深度。如果未指定，则将展开比率τ设置为2。消融分析表明，更深层次的模型获得了更好的性能。

4实现

4.1 消融实验

1、Expand ratio of MLP

之前的实验证明了本文的设计原则，即大的模型深度可以弥补每个构件的不足。通常，在模型深度和构建块的复杂性之间存在一种权衡。有了固定的计算预算，轻量级的构建块可以享受更深层次的网络工作架构。

为了进一步研究这种权衡，作者提供了一些具有不同深度的ShiftViT模型。对于ShiftViT，大多数参数存在于MLP部分。作者可以通过改变MLP τ的扩展比来控制模型深度。如表5所示，选择Shift-T作为基线模型。研究了在1到4范围内的扩张比τ。值得注意的是，不同条目的参数和FLOPs几乎是相同的。

从表5中，可以观察到一个趋势，即模型越深入，性能越好。当ShiftViT的深度增加到225时，在分类、检测和分割上分别比57层的分类、检测和分割的绝对增益提高了0.5%、1.2%和2.9%。这种趋势支持了猜想，即强大而沉重的模块，如attention，可能不是Backbone的最佳选择。

2、Percentage of shifted channels

Shift操作只有一个超参数，即移位信道的百分比。缺省情况下，设置为33%。在本节中探讨其他一些设置。具体来说，将移动通道的比例分别设置为20%、25%、33%和50%。结果如图3所示。这表明最终性能对这个超参数不是很敏感。与最佳设置相比，移动25%的通道只会导致0.3%的绝对损失。在合理的范围内(25%-50%)，所有的设置都达到了比Swin-T Baseline更好的精度。

3、Shifted pixels

在Shift操作中，一小部分通道沿4个方向移动一个像素。为了进行全面的探索，还尝试了不同的移动像素。当偏移的像素为0，即没有发生偏移时，ImageNet数据集的Top-1精度仅为72.9%，明显低于本文的Baseline(81.7%)。这并不奇怪，因为没有移动意味着不同的空间位置之间没有相互作用。此外，如果在shift操作中移动两个像素，模型在ImageNet上达到80.2%的top-1精度，这也比默认设置略差。

4、ViT-style training scheme

Shift操作在cnn中已经得到了很好的研究。然而，以往的工作并没有像该工作那样令人印象深刻。Shift-ResNet-50在ImageNet上的准确率仅为75.6%，远低于81.7%的准确率。这一差距引发了一种自然的担忧，即什么对ViT有利。

作者怀疑原因可能在于虚拟现实式的训练计划。具体来说，大多数现有的ViT变体遵循DeiT中的设置，这与训练cnn的标准管道有很大不同。例如，ViT-style方案采用AdamW优化器，在ImageNet上训练时长为300 epoch。相比之下，cnn风格的方案更倾向于SGD优化器，训练计划通常只有90 epoch。由于本文的模型继承了ViT-style训练方案，观察这些差异如何影响性能是很有趣的。

由于资源限制，不能完全对齐所有设置之间的ViT-style和CNN-style。因此，选择了4个认为可以带来启示的重要因素，即优化器、激活函数、规范化层和训练计划。从表6可以看出，这些因素可以显著影响准确性，尤其是训练进度。这些结果表明，ShiftViT良好的性能部分是由ViT-style训练方案带来的。同样，ViT的成功也可能与其特殊的训练计划有关。在今后的ViT研究中应该认真对待这一问题。

4.2 ImageNet and COCO

总的来说，本文的方法可以实现与最先进技术相媲美的性能。对于基于ViT和基于mlp的方法，其最佳性能约为83.5%，而本文的模型达到了83.3%的精度。对于基于CNN的方法，本文的模型略差于但是比较并不完全公平，因为EfficientNet采用更大的输入大小。

另一件有趣的事情是与2个工作S^2-MLP和AS-MLP。这两部分的工作在移Shift操作上有相似的想法，但是它们在构建块中引入了一些辅助模块，例如投影前层和投影后层。在表2中，本文的表现略好于这两项工作。这证明了设计选择，仅仅用一个简单的Shift操作就可以很好的搭建Backbone。

除了分类任务外，目标检测任务和语义分割任务也可以观察到相似的性能轨迹。值得注意的是，一些基于ViT和基于mlp的方法不容易扩展到如此密集的预测任务，因为高分辨率的输入产生了难以负担的计算负担。由于Shift操作的高效率，本文的方法不存在这种障碍。

如表3和表4所示，ShiftViT的优势是显而易见的。ShiftT在目标检测上的mAP得分为47.1分，在语义分割上的mIoU得分为47.8分，明显优于其他方法。

5参考

[1].When Shift Operation Meets Vision Transformer:An Extremely Simple Alternative to Attention Mechanism

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