https://arxiv.org/abs/2112.11010（CVPR2022）
https://github.com/youngwanLEE/MPViT
Introduction
- 在这项工作中，作者以不同于现有Transformer的视角，探索多尺度path embedding与multi-path结构，提出了Multi-path Vision Transformer(MPViT)。
- 通过使用 overlapping convolutional patch embedding，MPViT同时嵌入相同大小的patch特征。然后，将不同尺度的Token通过多条路径独立地输入Transformer encoders，并对生成的特征进行聚合，从而在同一特征级别上实现精细和粗糙的特征表示。
- 在特征聚合步骤中，引入了一个global-to-local feature interaction(GLI)过程，该过程将卷积局部特征与Transformer的全局特征连接起来，同时利用了卷积的局部连通性和Transformer的全局上下文。
Vision Transformers for dense predictions.
- 密集的计算机视觉任务，如目标检测和分割，需要有效的多尺度特征表示，以检测或分类不同大小的物体或区域。Vision Transformer(ViT)构建了一个简单的多阶段结构（即精细到粗糙），用于使用单尺度patch的多尺度表示。然而ViT的变体专注于降低自注意的二次复杂度，较少关注构建有效的多尺度表示。
- CoaT通过使用一种co-scale机制，同时表示精细和粗糙的特征，允许并行地跨层注意，从而提高了检测性能。然而，co-scale机制需要大量的计算和内存开销，因为它为基础模型增加了额外的跨层关注(例如，CoaT-Lite)。因此，对于ViT体系结构的多尺度特征表示仍有改进的空间。
Comparison to Concurrent work.
- CrossViT利用了不同的patch大小和单级结构中的双路径，如ViT和XCiT。然而，CrossViT的分支之间的相互作用只通过[CLS]token发生，而MPViT允许所有不同规模的patch相互作用。此外，与CrossViT（仅限分类）不同的是，MPViT更普遍地探索更大的路径维度（例如，超过两个维度），并采用多阶段结构进行密集预测。
Method
Conv-stem
输入图像大小为：H×W×3，两层卷积：采用两个3×3的卷积，通道分别为C2/2，C2，stride为2，生成特征的大小为H/4×W/4×C2，其中C2为stage 2的通道大小。
- 说明：每个卷积之后都是Batch Normalization 和一个Hardswish激活函数。
- In LeViT , a convolutional stem block shows better low-level representation (i.e., without losing salient information) than non-overlapping patch embedding.
从stage 2到stage 5，作者在每个阶段对所提出的Multi-scale Patch Embedding(MS-PatchEmbed)和Multi-path Transformer(MP-Transformer)块进行堆叠。
Multi-Scale Patch Embedding
通过改变stride和padding来调整token的序列长度。也就是说，可以输出具有不同patch大小的相同大小（即分辨率）的特征。因此，作者并行地形成了几个具有不同卷积核大小的卷积patch embedding层。例如，如图1所示，可以生成相同序列长度的不同大小的vision token，patch大小分别为3×3,5×5,7×7。
由于具有相同通道和滤波器大小的连续卷积操作扩大了接受域，并且需要更少的参数，在实践中选择了连续的3×3卷积层。为了减少参数量，在实践中选择了两个连续的3×3卷积层代替5×5卷积。对于triple-path结构，使用三个连续的3×3卷积，通道大小为C’，padding为1，步幅为s，其中s在降低空间分辨率时为2，否则为1。
- 说明：为了减少模型参数和计算开销，采用3×3深度可分离卷积，包括3×3深度卷积和1×1点卷积。
- 每个卷积之后都是Batch Normalization 和一个Hardswish激活函数。
接着，不同大小的token embedding features 分别输入到transformer encoder中。
Multi-path Transformer
原因：Transformer中的self-attention可以捕获长期依赖关系（即全局上下文），但它很可能会忽略每个patch中的结构性信息和局部关系。相反，cnn可以利用平移不变性中的局部连通性，使得CNN在对视觉对象进行分类时，对纹理有更强的依赖性，而不是形状。
因此，MPViT以一种互补的方式将CNN与Transformer结合起来。
- 为了表示局部特征
- 采用了一个 depthwise residual bottleneck block，包括1×1卷积、3×3深度卷积和1×1卷积和残差连接。
- 为了减轻多路径结构的计算负担，使用了CoaT中提出的有效的因素分解自注意：
Global-to-Local Feature Interaction
将局部特征和全局特征聚合起来：
为了保持可比性的参数和FLOPs，增加路径的数量需要减少通道C或层数L（即，transformer encoder的数量）。作者通过减少C而不是L，从单路径(即CoaT-Lite baseline)扩展到triple-path。在消融研究中，验证了减少C比减少L获得更好的性能（见表5）。由于stage2的特征分辨率较高，导致计算成本较高，作者在stage2中将triple-path模型的路径数设置为2。从stage3开始，三路径模型有3条路径。
作者还发现，虽然 triple-path和双路径在ImageNet分类中产生相似的精度，但 triple-path模型在密集预测任务中表现出更好的性能。因此，建立了基于 triple-path结构的MPViT模型。MPViT的详细情况见表1。
Experiments
Ablation study
对MPViT-XS的每个组件进行消融研究，以研究提出的多路径结构对图像分类和使用Mask R-CNN检测的有效性。
Exploring path dimension.
