Swin Transformer重磅升级！Swin V2：向更大容量、更高分辨率的更大模型迈进
极市导读
针对SwinV1在更大模型方面存在的几点问题，Swin transformer V2提出了后规范化技术、对数空间连续位置偏置技术、大幅降低GPU占用的实现等得到了具有超高性能的SwinV2，刷新了多个基准数据集的指标。
论文链接：https://www.zhuanzhi.ai/paper/eacc0583cf9ff93a3c1febe72939cdc7
代码链接：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
SwinTransformer重磅升级 ！MSRA提出SwinV2，朝着更大容量、更高分辨率的更大模型出发，在多个基准数据集(包含ImageNet分类、COCO检测、ADE20K语义分割以及Kinetics-400动作分类)上取得新记录。针对SwinV1在更大模型方面存在的几点问题，提出了后规范化技术、对数空间连续位置偏置技术、大幅降低GPU占用的实现等得到了具有超高性能的SwinV2，刷新了多个基准数据集的指标。
Abstract
本文提出一种升级版SwinTransformerV2，最高参数量可达3 Billion，可处理 尺寸图像。通过提升模型容量与输入分辨率，SwinTransformer在四个代表性基准数据集上取得了新记录：84.%@ImageNetV2、63.1 box 与54.4 max mAP@COCO、59.9mIoU@ADE20K以及86.8%@Kinetics-400(视频动作分类)。
所提技术可以广泛用于视觉模型缩放，Transformer的缩放技术再NLP语言建模中已得到广泛探索，但在视觉任务中尚未进行。主要是因为以下几点训练与应用难题：
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视觉模型通常面临尺度不稳定 问题；
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下游任务需要高分辨率图像，尚不明确如何将低分辨率预训练模型迁移为高分辨率版本 ；
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此外，当图像分辨率非常大时，GPU显存占用 也是个问题。
为解决上述问题，我们以SwinTransformer作为基线，提出了几种改进技术：
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提出后规范化(Post Normalization)技术 与可缩放(Scaled)cosine注意力提升大视觉模型的稳定性;
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提出log空间连续位置偏置 技术进行低分辨率预训练模型向高分辨率模型迁移。
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此外，我们还共享了至关重要的实现细节 ，它可以大幅节省GPU显存占用以使得大视觉模型训练变得可行。
基于上述技术与自监督预训练，我们成功训练了一个包含3B参数量的SwinTransformer模型并将其迁移到不同的高分辨率输入的下游任务上，取得了SOTA性能。
Method
A Brief Review of Swin Transformer
Swin Transformer是一种通用的视觉骨干模型，在不同的视觉任务(包含图像分类、目标检测以及语义分割)上均取得了极强性能。Swin Transformer的主要思想：为常规Transformer Encoder架构引入了几个重要的视觉信号先验信息 ，包含分层、局部以及平移不变形。基础Transformer单元提供了强建模能力，视觉信号先验信息使其对不同视觉任务极为友好。
Normalization Configuration 众所周知，规范化技术对于更深架构的训练非常重要。原始的SwinTransformer采用了常规的预规范化技术，见下图。
Relative position bias 它是原始SwinTransformer的一个关键成分，它引入了一个额外参数化偏置，公式如下：
其中, 是每个head的相对位置偏置，它对于稠密识别任务非常重要。当进行不同分辨率模型迁移时，常规方案是对该偏置进行双三次插值近似。
Issues in scaling up model capacity and window resolution 在对SwinTransformer进行容量与窗口分辨率缩放过程中，我们发现以下两个问题：
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容量缩放过程中的不稳定问题，见下图。
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跨分辨率迁移时的性能退化问题，见下表。
Scaling up Model Capacity
正如上面所提到：原始SwinTransformer采用了预规范化技术。可以看到：当对模型容量进行缩放时，深层的激活值会极大提升 。
事实上，在预规范化配置下，每个残差模块的输出激活值与主分支直接合并，导致主分支在更深层的幅值越来越大，进而导致训练不稳定。
Post Normalization 为缓解该问题，我们提出了Post Normalization(后规范化)：每个残差模块的输出先进行规范化再与主分支进行合并，因此主分支的幅值不会逐层累积。从上面的Figure2可以看到：使用后规范化的模型激活幅值更温和。
在最大的模型中，我们每6个Transformer模块额外引入一个LN单元以进一步稳定训练。
Scaled Cosine Attention 在原始自注意力计算过程中，像素对的像素性通过query与key的点积计算。我们发现：在大模型中，某些模块与head的注意力图会被少量像素对主导 。为缓解该问题，我们提出了Scaled Cosine Attention(SCA)，公式如下：
Scaling Up Window Resolution
接下来，我们引入一种log空间连续位置偏置方法以使得相对位置偏置跨窗口分辨率平滑迁移。
Continuous Relative Position Bias 不同于直接对偏置参数直接优化，连续位置偏置方法采用了针对相对坐标的元网络：
注： 是一个很小的网络，比如2层MLP。它对任意相对坐标生成偏置参数，因而可以自然地进行任意可变窗口尺寸的迁移。在推理阶段，每个相对位置的偏置可以预先计算并保存，按照原始方式进行推理。
Log-space Coordinates 当跨大窗口迁移时，有较大比例的相对坐标范围需要外插。为缓解该问题，我们采用了对数空间坐标：
通过对数空间坐标，在进行块分辨率迁移时，所需的外插比例会更小。比如，将 预训练模型向 迁移时，输入坐标范围从 调整为 ，外插比例为 。而采用对数空间坐标，输入坐标范围从 调整为 ，外插比例为 。下表则给出了不同位置偏置下的迁移性能对比，可以看到：当向更大窗口尺寸迁移时，对数空间连续位置偏置性能最佳 。
Other Implementation
Implementation to save GPU memory 大分辨率输入与大容量模型存在的另一个问题是GPU显存占用不可接受问题 。我们采用了以下实现改善该问题：
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Zero-Redundancy Optimizer(ZeRO): 采用ZeRO优化器减少GPU显存占用，对整体训练速度影响极小；
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Activation check-pointing：采用checkpoint技术节省GPU占用，但会降低30%训练速度；
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Sequential Self-attention computation：采用串式计算，而非batch模式，对整体训练速度影响极小。
通过上述实现，我们可以在Nvidia A100-40G GPU训练参数量3B的模型(COCO检测与ImageNet分类，输入为 )。
Joining with a self-supervised approach
更大的模型需要更多地数据(data hungry)。为解决该问题，之前的大模型训练通过采用额外的数据或者自监督预训练。我们对这两种策略进行了组合
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额外数据：我们对ImageNet-22K进行扩大五倍达到了70M数量；
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自监督学习：我们采用了自监督训练以更好的进行数据挖掘。
通过上述训练方案，我们训练了一个具有3B参数量的SwinTransformer模型并在多个基准数据集上取得了SOTA性能。
Model Configurations
我们保持与SwinTransformer相同的stage、block以及通道配置得到了四个版本的SwinTransformerV2：
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SwinV2-T: C96, layer number= {2,2,6,2}
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SwinV2-S: C96, layer number= {2,2,18,2}
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SwinV2-B: C128, layer number= {2,2,18,2}
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SwinV2-L: C192, layer number= {2,2,18,2}
我们进一步对SwinV2进行更大尺寸缩放得到了658M与3B参数模型：
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SwinV2-H: C=352, layer number={2,2,18,2}
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SwinV2-G: C=512, layer number={2,2,42,2}
Experiments
本文主要在ImageNetV1、ImageNetV2、COCO检测、ADE20K语义分割以及Kinetics-400视频动作分类方面进行了实验。
上表给出了ImageNet分类任务上的性能对比，可以看到：
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在ImageNetV1数据上，SwinV2-G取得了90.17%的精度； -
在ImageNetV2数据上，SwinV2-G取得了84.0%的精度，比之前最佳高0.7%； -
相比SwinV1，SwinV2性能提升约0.4~0.8%。
上表比较了COCO检测任务上的性能，可以看到：所提方案取得了63.1/54.4的box与mask mAP指标，比此前最佳高1.8/1.4 。
上表比较了ADE20K语义分割任务上的性能，可以看到：所提方案取得了59.9mIoU指标，比此前最佳高1.5 。
上表比较了Kinetics-400视频动作分类任务上的性能，可以看到：所提方案取得了86.8%的精度，比此前最佳高1.4% 。
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