CVPR 2024 | 百度提出视觉新骨干ViT-CoMer，刷新密集预测任务SOTA
CVPR 2024 | 百度提出视觉新骨干ViT-CoMer，刷新密集预测任务SOTA
本文分享 CVPR 2024 论文ViT-CoMer: Vision Transformer with Convolutional Multi-scale Feature Interaction for Dense Predictions，由百度提出视觉新骨干 ViT-CoMer，刷新密集预测任务 SOTA。
- 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2403.07392.pdf
- 开源地址：https://github.com/Traffic-X/ViT-CoMer，（欢迎大家试用和star）
1.算法效果
1.1.炸裂结果
检测效果SOTA
在未增加额外训练数据的情况下，ViT-CoMer-L在目标检测benchmark COCO val2017上达到了64.3% AP。此前检测的SOTA算法为Co-DETR，在未增加额外数据时Co-DETR的效果为60.7% AP，使用ViT-CoMer替换原backbone(Swin-L)的同时采用了ViT-Adapter提供的BEiTv2*作为预训练，其检测效果可达64.3% AP，相比较其他同体量算法ViT-CoMer效果更优。
分割效果SOTA
ViT-CoMer-L在语义分割 benchmark ADE20K val上获得了62.1% mIoU，10亿参数量以下效果SOTA。基于Mask2Former分割算法，对比了ViT-CoMer和其他先进的骨干网络（如RevCol-H，ViT-Adapter-L等），从表7可以看出，在相似体量下，ViT-CoMer算法达到了SOTA的效果，甚至可媲美其他更大体量的模型（ViT-Adapter-G，1B参数）
小体积大能量
Small也可以当Large用，ViT-CoMer-S （1/6 ViT-L参数量 ）取得与ViT-L相当的检测效果。基于经典的Mask R-CNN检测框架，我们跨体量跨骨干网络对比了在COCO数据集上的效果，惊喜的发现ViT-CoMer-Small(仅ViT-Large参数量的1/6)可以达ViT-Large相同效果，而当采用更先进的预训练时效果又出现了代差级的提升。
不同规模效果样样强
ViT-CoMer 在不同的参数规模下都可以获得SOTA效果。同样基于Mask-RCNN检测框架，我们对比了不同骨干网络在COCO数据集上的效果，不难发现，ViT-CoMer在不同参数规模、不同训练配置下效果均领先于其他先进的骨干网络。
1.2.性能
训推性能均强悍（Rebuttle内容，后续补充至github）
相同的效果下，ViT-CoMer在训练、推理性能（耗时更短）上都更优。基于Mask-RCNN检测框架，对比分析了ViT-Large、ViT-Adapter-Large和ViT-CoMer-Base-light三种方案的性能，可以看出ViT-CoMer-Base-light（使用少量的CTI模块）用更短的训练和推理时间，即可取得更好的效果。
1.3.可拓展性
零成本使用先进预训练
ViT-CoMer可以直接加载不同的预训练（如ImagNet-1K，ImageNet-22K，MM等）。基于Mask-RCNN检测和UperNet分割框架，依次使用Imagenet-1K，Imagenet-22K和多模态等预训练初始化ViT分支。从表3和表6中我们可以看出预训练越强，算法效果越好。
高效兼容不同算法框架
ViT-CoMer可以直接嵌入到不同的检测框架中。将ViT-CoMer迁移到Cascade Mask-RCNN，ATSS和GFL等检测框架中，从表2可以看出，ViT-CoMer效果较其他骨干网络更优。
轻松适配不同Transformer
CoMer不仅仅可以适配ViT框架，其他基准骨干网络（如Swin）也可以轻松适配。我们尝试将CoMer迁移到ViT之外的其他Transformer框架中，我们惊喜的发现，CoMer同样可以在其中发挥作用，从表11中可以看到，适配后X-CoMer效果相比较基准模型更优。
有效的PEFT策略（Rebuttle内容，后续补充至github）
CoMer也可以作为一种有效的PEFT策略使用。当我们freeze住ViT部分，只训练CoMer部分参数，可以看出CoMer效果要优于LoRA（ViT-CoMer-L（freeze ViT) > ViT-L(full-tune) > ViT-L(freeze ViT + LoRA))。
密集预测任务不是极限
除了密集预测任务之外，我们也尝试了ViT-CoMer在分类任务上的效果。我们在Imagenet数据集上对比了ViT和ViT-CoMer的结果，实验显示我们的算法依旧有很强的竞争力。
2.动机
当前Tranformer骨干网络处理密集预测任务存在以下问题：
- ViT骨干网络处理密集预测任务（检测、分割等）效果不佳；
- 特制骨干网络需要重新预训练，增加训练成本；
- 适配骨干网络仅对ViT和卷积特征进行信息交互，缺少不同尺度特征之间的信息交互。
针对以上三个问题，Vit-CoMer做了如下优化：
- 针对问题1和2, 设计了一种新颖的密集预测骨干网络，它集成了ViT和CNN特征。由于网络保留了完整的ViT结构，所以可以有效地利用各种ViT开源预训练权重，同时网络融入多感受野空间多尺度卷积特征，解决了ViT特征之间缺乏交互以及表征尺度单一的问题。
- 针对问题3, 设计了一种CNN-Transformer双向交互模块，不仅能够丰富与增强彼此之间的特征，还能同时进行层级之间多尺度特征的融合，从而得到更加丰富的语义信息，有利于处理密集预测任务。
3.方案
3.1.整体框架
ViT-CoMer网络架构十分简洁（如图3所示），其中ViT占主体（如红色框内1所示），适配一个轻量的CNN结构（如绿色框内所示）。整个结构包含2个关键模块：MRFP(如绿2）和CTI（如绿3）。其中MRFP主要作用是补充多尺度和局部特征信息。CTI的作用则是对不同架构特征信息进行增强。
3.2.多感受野特征金字塔模块（MRFP）
MRFP是由特征金字塔和多感受野卷积层组成。特征金字塔能提供丰富的多尺度信息，而后者通过不同的卷积核扩展感受野，增强了CNN特征的长距离建模能力。该模块如图4所示。
3.3.CNN-Transformer双向交互融合模块（CTI）
CTI是一种跨架构的特征融合方法，如图5所示。在不改变ViT的结构的情况下，引入了CNN的多尺度特征，由于ViT是单尺度特征，CNN为多尺度特征，在实现的时候直接将CNN中与ViT同尺度的特征进行相加（优势，简单高效）。同时对相加后的特征进行了多尺度自注意力操作，这样不同尺度的特征之间也进行了借鉴和增强。通过双向交互模块，CTI缓解了ViT中缺乏局部信息交互和非层次特征的问题，同时进一步增强了CNN的长距离建模和语义表征能力。
4.可视化效果
目标检测和实例分割可视化对比分析
与ViT相比：从图6可以看出，ViT-CoMer产生了更具层次感的多尺度特征，具备丰富的局部边缘和纹理，提升了目标检测和实例分割的效果。
与ViT-Adapter相比（Rebuttle内容，后续补充至github）：从图1可以看出，ViT-Adapter和ViT-CoMer同时具备丰富的多尺度纹理信息，但是相比ViT-Adapter, ViT-CoMer的信息颗粒度更胜一筹。更细节的内容请阅读原文和代码。
Reference Xia, C., Wang, X., Lv, F., Hao, X., & Shi, Y. (2024). ViT-CoMer: Vision Transformer with Convolutional Multi-scale Feature Interaction for Dense Predictions.