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https://arxiv.org/abs/2401.09417

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https://github.com/hustvl/Vim

本文的工作Vision Mamba[1]發(fā)表在ICML 2024。研究的問題是如何設(shè)計新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)高效的視覺表示學(xué)習(xí)。該任務(wù)要求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠在處理高分辨率圖像時既保持高性能，又具備計算和內(nèi)存的高效性。先前的方法主要依賴自注意力機制來進行視覺表示學(xué)習(xí)，但這種方法在處理長序列時速度和內(nèi)存使用上存在挑戰(zhàn)。論文提出了一種新的通用視覺主干模型Vision Mamba，簡稱Vim1，該模型使用雙向狀態(tài)空間模型（SSM）對圖像序列進行位置嵌入，并利用雙向SSM壓縮視覺表示。在ImageNet[2]分類、COCO[2]目標檢測和ADE20k[3]語義分割任務(wù)中，Vim相比現(xiàn)有的視覺Transformer[4]（如DeiT[5]）在性能上有顯著提升，同時在計算和內(nèi)存效率上也有顯著改進。例如，在進行分辨率為1248×1248的批量推理時，Vim比DeiT快2.8倍，GPU內(nèi)存節(jié)省86.8%。這些結(jié)果表明，Vim能夠克服在高分辨率圖像理解中執(zhí)行Transformer樣式的計算和內(nèi)存限制，具有成為下一代視覺基礎(chǔ)模型主干的潛力。

圖1  本文所提出的Vision Mamba (Vim)和基于Transformer的DeiT模型進行精度與效率對比：Vim在圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割任務(wù)上獲得了更好的精度，且在高清分辨率圖像處理上呈現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢。

圖像表示學(xué)習(xí)是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究課題，其目的是通過模型學(xué)習(xí)從圖像中提取有意義的特征，從而應(yīng)用于各種視覺任務(wù)中。目前，視覺Transformer（Vision Transformer, ViT[4]）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNNs）是圖像表示學(xué)習(xí)中最常用的方法。然而，這些方法在理論上存在一些局限性。

視覺Transformer利用自注意力機制能夠取得全局的感受野，在大規(guī)模自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和下游任務(wù)中表現(xiàn)出色，但其自注意力機制在處理長序列依賴和高分辨率圖像時，帶來了計算和內(nèi)存的巨大開銷。具體而言，自注意力機制的計算復(fù)雜度是輸入的圖像塊序列長度的平方，這使得其在處理高分辨率圖像時非常耗時且占用大量內(nèi)存。盡管一些研究提出了改進方法，如窗口注意力機制[6,7]，但這些方法雖然降低了復(fù)雜度，但導(dǎo)致感受野被局限在局部的窗口內(nèi)部，失去了原本全局感受野的優(yōu)勢。

另一方面，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理圖像時，通過使用固定大小的卷積核來提取局部特征。然而，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在捕捉全局上下文信息方面存在局限性，因為卷積核的感受野是有限的，雖然一些研究引入了金字塔結(jié)構(gòu)或大卷積核來增強全局信息提取能力，但這些改進仍然無法完全克服CNN在處理長序列依賴方面的不足。

在自然語言處理領(lǐng)域，Mamba[11]方法的出現(xiàn)給高效率長序列建模帶來了很好的發(fā)展契機。Mamba是狀態(tài)空間模型（state space model, SSM）方法的最新演進。Mamba提出了一種輸入自適應(yīng)的狀態(tài)空間模型，能夠更高質(zhì)量地完成序列建模任務(wù)。與此同時，該方法在處理長序列建模問題時有著次二次方的復(fù)雜度與更高的處理效率。然而，Mamba方法并不能夠直接應(yīng)用于視覺表征學(xué)習(xí)，因為Mamba方法是為自然語言領(lǐng)域的因果建模而設(shè)計的，它缺少對于二維空間位置的感知能力以及缺少全局的建模能力。

圖2  本文所提出的Vim模型的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架圖。

為了克服上述Transformer和CNN的理論局限性，啟發(fā)于自然語言處理領(lǐng)域Mamba的成功，本文提出了一種新的通用視覺主干模型——Vision Mamba (Vim)。該模型基于狀態(tài)空間模型[10]（State Space Models, SSMs），利用其在長序列建模中的高效性，提供了一種新的視覺表示學(xué)習(xí)方法。該模型提出了雙向狀態(tài)空間模型來適配視覺特征的多方向性，并引入位置編碼來針對圖像單元進行標記。本文提出的Vim模型通過雙向SSM對圖像序列進行位置嵌入和壓縮，不僅在ImageNet分類任務(wù)上表現(xiàn)出色，還在COCO目標檢測和ADE20k語義分割任務(wù)中展示了優(yōu)異的性能。與現(xiàn)有的視覺Transformer如DeiT相比，Vim在計算和內(nèi)存效率上有顯著提升。

Vim通過借助于Mamba的硬件友好的實現(xiàn)方式確保運行的效率。優(yōu)化的關(guān)鍵思想是避免GPU的I/O瓶頸和內(nèi)存瓶頸。

IO高效性。高帶寬存儲器（HBM）和SRAM是GPU的兩個重要組成部分。其中，SRAM具有更大的帶寬，而HBM具有更大的存儲容量。標準的Vim的SSM操作在HBM上需要的I/O數(shù)量是O(BMEN)，其中B為批量大小，M為圖像塊序列長度，E 表示擴展狀態(tài)維度，N 表示 SSM 維度。受到Mamba的啟發(fā)，Vim首先將O(BME+EN)字節(jié)的內(nèi)存從較慢的HBM讀取到較快的SRAM中。然后Vim在SRAM中獲取對應(yīng)的參數(shù)，并執(zhí)行SSM操作，最終將輸出結(jié)果寫回HBM。此方法可以講I/O數(shù)量從O(BMEN)降低到O(BME+EN)從而大幅度提升效率。

內(nèi)存高效性。為了避免內(nèi)存不足問題并在處理長序列時降低內(nèi)存使用，Vim選擇了與 Mamba 相同的重計算方法。對于尺寸為 (B.M,E,N)的中間狀態(tài)來計算梯度，Vim在網(wǎng)絡(luò)的反向傳遞中重新計算它們。對于激活函數(shù)和卷積的中間激活值，Vim 也重新計算它們，以優(yōu)化 GPU 的內(nèi)存需求，因為激活值占用了大量內(nèi)存，但重新計算速度很快。

該方法在標準的大型圖片分類數(shù)據(jù)集ImageNet-1K上進行驗證。并將分類訓(xùn)練好的模型作為預(yù)加載權(quán)重用于下游圖片密集型預(yù)測任務(wù)中去，如COCO數(shù)據(jù)集上的目標檢測和實力分割任務(wù)， ADE20K上的像素級別的語義分割任務(wù)。

如表1與當前主流的分類模型對比Vim顯示出了相當?shù)木?，將Vim和基于CNN、Transformer和SSM的主干網(wǎng)絡(luò)進行比較，Vim顯示了相當甚至更優(yōu)的性能。例如，在參數(shù)量相同的情況下Vim-Small的準確率80.3%，比ResNet50[12]高出了4.1個百分點。與傳統(tǒng)的基于自注意力機制的ViT[4]相比，Vim在參數(shù)數(shù)量和準確率上均有顯著提升。與視覺Transformer ViT高度優(yōu)化的變種DeiT相比，Vim在不同模型尺度上均以相似的參數(shù)數(shù)量取得了更好的精度。

如圖1所示，Vim的優(yōu)越的效率足以支持更細粒度的微調(diào)，在通過細粒度微調(diào)后，與基于SSM的S4ND-ViT-B[13]相比，Vim在參數(shù)數(shù)量減小3倍的情況下達到了相似的精度，Vim-Ti+，Vim-S+和Vim-B+的結(jié)果均有所提高。其中，Vim-S+甚至達到了與DeiT-B相似的效果。

表1 ImageNet-1K分類骨干網(wǎng)絡(luò)對比

在ADE20K語義分割數(shù)據(jù)集上，我們將ImageNet-1K上訓(xùn)練好的權(quán)重加載到UperNet[14]分割器中，使用Vim作為骨干網(wǎng)絡(luò)進行特征提取，如表3所示，Vim取得了相比于CNN網(wǎng)絡(luò)ResNet更少的參數(shù)量以及更高的精度，去Transformer模型DeiT相比，Vim取得了更優(yōu)的精度。

表2 ADE20k語義分割對比

表3  COCO目標檢測和實例分割對比

在COCO目標檢測與實例分割數(shù)據(jù)集上，我們將ImageNet-1K上訓(xùn)練好的權(quán)重加載到Cascade-RCNN框架中，使用Vim作為骨干網(wǎng)絡(luò)進行特征提取，如表3所示，Vim取得相對于Transformer的DeiT更好的檢測框精度和實例分割精度。值得注意的是，在高清圖像輸入的目標檢測任務(wù)上，圖像輸入分辨率為1024×1024，由于Transformer的平方復(fù)雜度，需要將自注意力機制限制在固定大小的窗口內(nèi)， 而Vim得意于其線性復(fù)雜度，無需窗口化，可以進行全局的視覺特征感知，從而取得了相對于表3中窗口化DeiT更好的精度。

雙向SSM。如表4所示，雙向SSM相較于原本的單向SSM取得了更高的分類精度， 且在下游的密集型預(yù)測任務(wù)上取得更為顯著的優(yōu)勢。這一結(jié)果顯示了本文提出的雙向設(shè)計對于視覺特征學(xué)習(xí)的必要性與重要性。

表4  雙向SSM建模消融實驗

分類策略。在表5中，我們探索了以下幾種分類策略：

表5  分類策略消融實驗

· Mean pool，將最后Vision Mamba編碼器輸出的特征進行平均池化。

· Max pool，將最后Vision Mamba編碼器輸出的特征進行最大化池化。

· Head class token，將類別標記詞元置于圖像塊序列頭部。

· Double class token，將類別標記詞元置于圖像塊序列兩端。

· Middle class token，將類別標記詞元置于圖像塊序列中間。

如表5所示，實驗結(jié)果表明，中間類別標記策略能夠充分利用SSM的循環(huán)特性和ImageNet中的中心對象先驗，展示了最佳的top-1準確率76.1。

該論文提出了Vision Mamba (Vim)，以探索最新的高效狀態(tài)空間模型Mamba作為通用視覺主干網(wǎng)絡(luò)。與以往用于視覺任務(wù)的狀態(tài)空間模型采用混合架構(gòu)或等效的全局二維卷積核不同，Vim以序列建模的方式學(xué)習(xí)視覺表示，并未引入圖像特定的歸納偏置。得益于所提出的雙向狀態(tài)空間建模，Vim實現(xiàn)了數(shù)據(jù)依賴的全局視覺上下文，并具備與Transformer相同的建模能力，同時計算復(fù)雜度更低。受益于Mamba的硬件感知設(shè)計，Vim在處理高分辨率圖像時的推理速度和內(nèi)存使用顯著優(yōu)于ViTs。在標準計算機視覺基準上的實驗結(jié)果驗證了Vim的建模能力和高效性，表明Vim具有成為下一代視覺主干網(wǎng)絡(luò)的巨大潛力。

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