清华大学提出DAT | DCN+Swin Transformer会挤压出怎样的火花？

dow Attention、Global Token、Focal Attention和快照Token Size。

值得注意，基于滤波的方法被过渡到到Vision Transformer基本概念中会。其中会，已有的研究密集会在用滤波乘法来补充电动机基本概念，以过渡到额外的电容误差。CvT在标记化反复中会采行滤波，并用步幅滤波来引低自提醒的量化演算法。背著滤波根茎的ViT表示同意在中会期去掉滤波，以发挥发挥作用来得平衡的体能训练。CSwin Transformer采行了基于滤波的方位字节新科技，并结果显示了对河口侦查的修改。这些基于滤波的新科技中会有许多可以应可用DAT之上，以有利于提低效能。

2.2 DCN和Attention

可扭曲滤波是一种强而有力的的系统，可以妥善处理基于转换成原始数据的有效率空间内方位。值得注意，它已被应可用Vision Transformer。Deformable DETR通过在CNN Backbone的下部为每个query自由选择寡量的key来提低DETR的收敛性。由于缺寡key放宽了其回应技能，其Deformable Attention不适合可用比如说于性分离出的感知Backbone。

此外，Deformable DETR中会的目光来自简便的时域类比，query token彼此间不相关联key。DPT和PS-ViT实现Deformable Block来依此感知token。仅仅只是，DPT提出新批评了一种Deformable Patch Embedding方法来依此包涵阶段性的Patch，PS-ViT在ViT Backbone同一时间过渡到了空间内频域接口来改善感知Token。它们都很难把Deformable Attention纳入感知中会枢。

相对来说之下，本文的Deformable Attention采行了一种强而有力而简便的所设计，来修习一都由在感知token彼此间相关联的有序key，并可以作为各种感知侦查的一般Backbone。本文方法也可以角度看是一种空间内适应的系统，它在各种文书工作中会被证明是适当的。

3

Deformable Attention Transformer

3.1 Preliminaries

首先在值得注意的Vision Transformer中会谈及了目光的系统。以Flatten比如说于性左图为转换成，M两头自目光(MHSA)块回应为：

其中会，回应softmax线性，d=C/M为每个Head的规格。z(m)回应第m个目光两头的内嵌输入，

通过二阶层和shortcuts，第1个Transformer Block被回应为:

其中会LN回应层二阶。

3.2 Deformable Attention

现有的分层Vision Transformer，之外是PVT和Swin Transformer试左图解决弊端或许会瞩目的弊端。同一时间者的引频域新科技都会随之而来情况严重的文档丢失，而后者的目光移转到都会随之而来感觉野的下降要慢得多，这放宽了并用量化机大物体的潜力。因此，需要依靠原始数据的稀少目光来有效率地并用量化机系统性比如说于性，这也求生存了在DCN中会提出新批评的可扭曲的的系统。

然而，简便地在Transformer基本概念中会发挥发挥作用 DCN 是一个不可或缺的弊端。在DCN中会，比如说于性左图上的每个元素分别修习其offset，其中会H%uD7W%uD7C比如说于性左图上的3%uD73可扭曲滤波的空间内演算法为9HWC。如果同样在自目光接口技术的发展不同的的系统，空间内演算法将大大上升到，、为query和key的需求量，一般而言有不同的宏观比如说于性左图尺寸HW，背著来比如说双二次演算法。

虽然Deformable DETR通过在每个检验两头设置来得寡的key来减寡这个量化数据量，但是，在Backbone中会，这样寡的key是次要的，因为这样的文档丢失是不可不能接受的（见参照资料中会的参照较为）。

同时，在先同一时间的文书工作中会的捕捉到结果显示，各不不同的query在感知目光基本概念中会具比如说于的提醒着力。因此，自由选择了一个来得简便的解决弊端方案，为每个query相关联伸展的key和value以发挥发挥作用适当的各种因素。

仅仅只是，本文提出新批评了Deformable Attention，在比如说于性连续函数中会不可或缺适用范围范围的便是下，同样并用量化机Token彼此间的间的关系。这些密集会的regions由offset互联从query中会修习到的多都由Deformable sampling点确切。采行双时域匹配对比如说于性连续函数中会的比如说于性开展频域，然后将频域后的比如说于性转换成key类比给与Deformable Key。

1、Deformable目光接口

如左图2(a)表，假定转换成比如说于性左图，分解成一个点的标准化一维作为参照。仅仅只是，一维尺寸从转换成的比如说于性左图尺寸引频域一个乘积，，。年中性的值为时域间隔的2D极坐标，然后根据一维轮廓将其二阶为适用范围范围，其中会回应左上角，回应右下角。

为了赢得每个年中性的offset，将比如说于性连续函数时域类比到query token ，然后转换成一个重为量叔父互联

和分别回应deformed key内嵌和value内嵌。仅仅只是，将频域线性

其中会和

其中会

2、Offset分解成

如同一时间面所述，采行一个叔父互联开展Offset的分解成，它分别耗尽query比如说于性和输入年中性的offset值。顾虑到每个年中性覆盖一个大面积的s%uD7s适用范围范围（%uD7是转轴的峰值），分解成互联也应该有对大面积比如说于性的感知，以修习前提的offset。

因此，将叔父互联发挥发挥作用为2个具非时域酪氨酸的滤波接口，如左图2(b)。表转换成比如说于性首先通过一个5%uD75的深度滤波来猎取大面积比如说于性。然后，采行GELU酪氨酸和1%uD71滤波给与二维转轴量。同样众所周知的是，1%uD71滤波中会的误差被引低，以来得为情况严重所有方位的经常性转轴。

3、Offset groups

为了倡导扭曲点的生态，在MHSA中会遵循值得注意的形式化，并将比如说于性闸口划分为G都由。每个都由的比如说于性分别可用相关联的叔父互联来分解成也就是说的转轴量。在单单技术的发展中会，目光接口的Head数M被设置为转轴都由G尺寸的等于，确保多个目光两头被分配给一都由deformed keys 和 values 。

4、Deformable相对来说方位误差

相对来说方位误差对每对query和key彼此间的相对来说方位开展字节，通过空间内文档降低了都可的目光。顾虑到一个轮廓为H%uD7W的比如说于性左图，其相对来说极坐标位移分别毗邻二维空间内的[−H，H]和[−W，W]的适用范围在世界上。在Swin Transformer中会，内部结构了相对来说方位偏置请提醒，通过对请提醒的相对来说位移开展索引，给与相对来说方位偏置B。由于可扭曲目光具年中的key方位，量化在二阶适用范围在世界上的相对来说位移[−1，+1]，然后在年中的相对来说偏置请提醒中会匹配，以覆盖所有或许的转轴值。

5、 量化的演算法

可扭曲都从目光(DMHA)的量化效益与PVT或Swin Transformer中会互换的量化效益比如说于。唯一的额外数据量来自于可用分解成转轴量的叔父互联。整个接口的复杂度可以概括为：

其中会，为频域点的需求量。可以看出新，offset互联的量化蒙受具时域演算法w.r.t.闸口的尺寸，这与目光量化的效益相对来说较小。一般而言，顾虑可用左影像界定的Swin-T基本概念的第三阶段性，其中会，单个块接口中会目光接口的量化效益为79.63MFLOPs。如果断开可扭曲接口(k = 5)，额外的数据量是5.08M Flops，这仅是整个接口的6.0%。此外，通过自由选择一个小得多的下频域因叔父，复杂度将有利于引低，这使得它适于具来得低分辨率转换成的侦查，如最终目标检验和比如说重新都由合。

3.3 基本概念管理作法而

在互联管理作法而特别，基本概念“可扭曲提醒变换器”与PVT等具比如说于的狮身人面像结构，广泛适可用需要多宏观比如说于性左图的各种感知侦查。如左图3表，首先对轮廓为H%uD7W%uD73的转换成左影像开展4%uD74不重合的滤波内嵌，然后开展二阶层，给与H4%uD7W4%uD7C 的patch内嵌。为了实现一个层次比如说于性狮身人面像，Backbone仅限于4个阶段性，stride慢慢地引低。在2个年中的阶段性彼此间，有一个不重合的2%uD72滤波与stride=2来向下频域比如说于性左图，使空间内规格减半，并使比如说于性规格翻倍。

在界定侦查中会，首先对最终一阶段性输入的比如说于性左图开展二阶妥善处理，然后采行具来得名比如说于性的时域界定器来数据分析logits。

在最终目标检验、比如说重新都由合和语义重新都由合侦查中会，DAT起着Backbone的发挥作用，以分离出多宏观比如说于性。

这里为每个阶段性的比如说于性去掉一个二阶层，然后将它们转换成请提醒接口，如最终目标检验中会的FPN或语义重新都由合中会的解码器。

在DAT的第三和第四阶段性过渡到了年中的Local Attention和Deformable Attention Block。比如说于性左图首先通过基于Window的Local Attention开展妥善处理，以大面积催化文档，然后通过Deformable Attention Block对大面积降低token彼此间的有序间的关系开展并用量化机。这种背著有大面积和有序感觉野的目光块的替代所设计有助于基本概念修习强请提醒征，在GLiT、TNT和Point-Former。

由于同一时间两个阶段性主要是修习大面积比如说于性，因此在这些中会期阶段性的Deformable Attention不实在适合。

此外，同一时间两个阶段性的key和value具小得多的空间内尺寸，大大引低了Deformable Attention的点积和双时域匹配的量化数据量。因此，为了发挥发挥作用基本概念容量和量化负担彼此间的各种因素，这里只在第三和第四阶段性置于Deformable Attention，并在Swin Transformer中会采行Shift Window Attention，以便在中会期阶段性有来得好的回应。建立了各不不同参数和FLOPs的3个见下文，以便与其他Vision Transformer基本概念开展公平的较为。通过在第三阶段性转换来得多的块和引低隐藏的维空间来变动基本概念的尺寸。参照的体系结构见请提醒1。

请提醒，对于DAT的同一时间两个阶段性，还有其他的所设计自由选择，例如，PVT中会的SRA接口。较为结果见请提醒7。

4 实验者

4.1 ImageNet-1K 左影像界定

在请提醒2中会报告了的结果，有300个体能训练周期。与其他最先进的ViT相对来说，DAT在值得注意的量化复杂度上发挥发挥作用了Top-1灵敏度的突出修改。我们的DAT方法在所有三个宏观上都优于Swin Transformer、PVT、DPT和DeiT。在很难在Transformer Block中会断开滤波，或在Patch内嵌中会可用重合滤波的情况下，比Swin Transformer互换的原始数据赢得了+0.7、+0.7和+0.5的进一步降低。当在384휸4分辨率下开展微调时，比Swin Transformer请提醒现好0.3%。

4.2 COCO最终目标检验

如请提醒3表，DAT在小型基本概念中会的效能分别将近Swin电动机1.1和1.2mAP。

当在两阶段性质谱仪中会发挥发挥作用时，如Mask R-CNN和Cascade Mask R-CNN，基本概念比各不不同规格的Swin Transformer基本概念发挥发挥作用了相反的修改，如请提醒4表。可以认出，由于并用量化机随机依靠间的关系的有效率性，DAT在大型最终目标上发挥发挥作用了对其（低达+2.1）的修改。小最终目标检验和比如说重新都由合的差距也很微小（低达+2.1），这说明了DATs也具在大面积适用范围范围并用量化机间的关系的技能。

4.3 ADE20K语义重新都由合

在请提醒5中会，所有方法中会mIoU投篮最低的证明集上的结果。与PVT相对来说，小基本概念在参数来得寡的情况下也将近PVT-S 0.5 mIoU，并且在+3.1和+2.5中会发挥发挥作用了突出的进一步降低。DAT在3个基本概念宏观上都比Swin Transformer有突出的修改，在mIoU中会的分别进一步降低了+1.0、+0.7和+1.2，结果显示了方法的正确性。

4.4 消融实验者1、几何文档开发

首先风险评估了提出新批评的可扭曲转轴量和可扭曲相对来说方位内嵌的正确性，如请提醒6表。无论是在比如说于性频域中会采行转轴量，还是可用可扭曲的相对来说方位内嵌，都提供了+0.3的进一步降低。所写还试图了其他特性的方位内嵌，仅限于不同的可修习方位误差中会的深度滤波。但在很难方位内嵌的情况下，只进一步降低了0.1，这说明了扭曲相对来说方位误差来得符合Deformable attention。从请提醒6中会的第6行和第7行也可以看出新，基本概念可以在同一时间两个阶段性适应各不不同的目光接口，并取得有公平竞争的结果。SRA在同一时间两个阶段性的基本概念在65%的FLOPs上比PVT-M低出新0.5倍。

2、各不不同Stage可用Deformable attention

用各不不同阶段性的Deformable attention取代了Swin Transformer shift window attention。如请提醒7表，只有替换最终一个阶段性的目光才能提低0.1，替换最终两个阶段性的效能才能提低0.7（某种程度灵敏度翻倍82.0）。然而，在中会期阶段性用来得多Deformable attention除去，都会稍引低灵敏度。

4.5 建模结果

如左图表，频域点被揭示在最终目标检验框和比如说重新都由合Mask的下部，都能会可以认出这些点被换到了最终目标上。

在左边一列中会，扭曲的点被收缩成两个最终目标鸵鸟，而其他的点则是保持一个基本上均匀的一维和较小的转轴量。

在中会间的一列中会，扭曲点人口稠密地特有种在人的双腿和冲浪中会。

右边的一列结果显示了扭曲点对六个冰淇淋的每个焦点，这说明了本文的基本概念有技能来得好地并用量化机几何轮廓，即使有多个最终目标。

上述建模说明了，DAT可以修习到有意义的转轴量，以频域来得好的目光key，以提低各种感知侦查的请提醒现。

参照页面

[1].Vision Transformer with Deformable Attention.

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