在这篇论文中，来自苹果的研究者提出了一种用于移动设备的轻量级通用视觉 transformer——MobileViT。该网络在 ImageNet-1k 数据集上实现了 78.4% 的最佳精度，比 MobileNetv3 还要高 3.2%，而且训练方法简单。目前，该论文已被 ICLR 2022 接收。
轻量级卷积神经网络（CNN）是移动设备机器视觉任务的首选。它们的空间归纳偏置允许它们在不同的视觉任务中，可以使用较少的参数进行视觉内容的学习表示。但是这些网络在空间上是局部的。为了学习视觉内容的全局表示，要采用基于自注意力的视觉 transformer（ViT）。与 CNN 不同，ViT 是重量级的。在这篇文章中，作者提出了以下问题：是否有可能结合 CNN 和 ViT 的优势，为移动设备机器视觉任务构建一个轻量级、低延迟的神经网络模型？为了解决上面的问题，作者提出了 MobileViT——一种用于移动设备的轻量级通用视觉 transformer。MobileViT 从另一个角度介绍了使用 transformer 进行全局信息处理的方法。具体来说，MobileViT 使用张量对局部和全局信息进行有效地编码（图 1b 所示）。与 ViT 及其变体（有卷积和无卷积）不同，MobileViT 从不同的角度学习全局表示。标准卷积涉及三个操作：展开、局部处理和折叠。MobileViT 使用 transformer 将卷积中的局部处理方式替换为全局处理。这使得 MobileViT 兼具 CNN 和 ViT 的特性。这使它可以用更少的参数和简单的训练方法（如基本增强）学习更好的表示。该研究首次证明，轻量级 ViT 可以通过简单的训练方法在不同的移动视觉任务中实现轻量级 CNN 级性能。对于大约 500-600 万的参数，MobileViT 在 ImageNet-1k 数据集上实现了 78.4% 的最佳精度，比 MobileNetv3 还要高 3.2%，而且训练方法简单（MobileViT 与 MobileNetv3：300 vs 600 epoch；1024 vs 4096 batch size）。在高度优化的移动视觉任务的体系结构中，当 MobileViT 作为特征主干网络时，性能显著提高。如果将 MNASNet（Tan 等人，2019 年）替换为 MobileViT，作为 SSDLite（Sandler 等人，2018 年）的特征主干网络，能生成更好的（+1.8%mAP）和更小的（1.8×）检测网络（图 2）。如图 1b 所示的 MobileViT 块的作用是使用包含较少参数的输入张量学习局部和全局信息。形式上，对于给定的输入张量 X∈ R^(H×W×C)，MobileViT 应用一个 n×n 标准卷积层，然后是逐点（1×1）卷积层来生成 X_L∈ R^(H×W×d)。n×n 卷积层编码局部空间信息，而逐点卷积通过学习输入通道的线性组合将张量投影到高维空间（或 d 维，其中 d>C）。有了 MobileViT，我们希望在有效感受野为 H×W 的情况下对长程非局部依赖进行建模。目前研究最多的长程依赖建模方法之一是空洞卷积（dilated convolution）。然而，这种方法需要仔细选择扩张率（dilation rate）。否则，权重将被应用于填充的零，而不是有效的空间区域（Yu&Koltun，2016；Chen 等人，2017；Mehta 等人，2018）。另一个候选的解决方案是自注意力（Wang 等人，2018 年；Ramachandran 等人，2019 年；Bello 等人，2019 年；Dosovitskiy 等人，2021 年）。在自注意力方法中，具有多头自注意力的（ViT）已被证明对视觉识别任务是有效的。然而，ViT 是重量级的，并且模型优化能力低于标准，这是因为 ViT 缺少空间归纳偏置（肖等人，2021；格雷厄姆等人，2021）。为了让 MobileViT 学习具有空间归纳偏置的全局表示，将 X_L 展开为 N 个非重叠 flattened patches X_U∈ R^(P×N×d)。这里，P=wh，N=HW/P 是 patch 的数量，h≤ n 和 w≤ n 分别是 patch 的高度和宽度。对于每个 p∈ {1，···，P}，通过 transformer 对 patch 间的关系进行编码以获得 X_G∈ R^(P×N×d)：与丢失像素空间顺序的 ViT 不同，MobileViT 既不会丢失 patch 顺序，也不会丢失每个 patch 内像素的空间顺序（图 1b）。因此，我们可以折叠 X_G∈ R^(P×N×d)以获得 X_F∈ R^(H×W×d)。然后使用逐点卷积将 X_F 投影到低 C 维空间，并通过级联操作与 X 组合。然后使用另一个 n×n 卷积层来融合这些连接的特征。由于 X_U（p）使用卷积对 n×n 区域的局部信息进行编码，X_G（p）对第 p 个位置的 p 个 patch 的全局信息进行编码，所以 X_G 中的每个像素都可以对 X 中所有像素的信息进行编码，如图 4 所示。因此，MobileViT 的整体有效感受野为 H×W。标准卷积可以看作是三个连续操作：（1）展开，（2）矩阵乘法（学习局部表示）和（3）折叠。MobileViT 与卷积相似，因为它也利用了相同的构建块。MobileViT 用更深层的全局处理（transformer 层）取代卷积中的局部处理（矩阵乘法）。因此，MobileViT 具有类似卷积的特性（如空间偏置）。因此，MobileViT 块可以被视为卷积 transformer 。作者有意简单设计的优点就是，卷积和 transformer 的底层高效实现可以开箱即用，从而允许我们在不同的设备上使用 MobileViT，而无需任何额外的改动。MobileViT 使用标准卷积和 transformer 分别学习局部和全局表示。相关的研究作（如 Howard et al.，2017；Mehta et al.，2021a）表明，使用这些层设计的网络量级很重，因此自然会产生一个问题：为什么 MobileViT 的量级很轻？作者认为，问题主要在于学习 transformer 的全局表示。对于给定的 patch，之前的研究是（如 Touvron 等人，2021a；Graham 等人，2021）通过学习像素的线性组合将空间信息转换为潜在信息（图 1a）。然后，通过使用 transformer 学习 patch 间的信息，对全局信息进行编码。因此，这些模型失去了 CNN 固有的图像特定归纳偏置。因此，它们需要更强的能力来学习视觉表示。这就导致这些网络模型既深又宽。与这些模型不同，MobileViT 使用卷积和 transformer 的方式是，生成的 MobileViT 既具有类似卷积的属性，又同时允许全局处理。这种建模能力使我们能够设计浅层和窄层的 MobileViT 模型，因此最终的模型很轻。与使用 L=12 和 d=192 的基于 ViT 的模型 DeIT 相比，MobileViT 模型分别在大小为 32×32、16×16 和 8×8 的空间层次上使用 L={2,4,3}和 d={96,120,144}，产生的 MobileViT 网络比 DeIT 网络更快（1.85×）、更小（2×）、更好（+1.8%）（表 3 所示）。MobileViT 和 ViTs（图 1a）中多头自注意力的计算成本分别为 O（N^2Pd）和 O（N^2d）。理论上 MobileViT 效率是比 ViTs 低的。然而在实践中，MobileViT 实际比 ViTs 更高效。在 ImageNet-1K 数据集上，与 DeIT 相比，MobileViT 的 FLOPs 减少了一半，并且精确度提高了 1.8%（表 3 所示）。这是因为轻量级设计（前面讨论）的原因。作者设计的网络也是受到轻量级 CNN 理念的启发。以三种不同的网络大小（S:small、XS:extra-small 和 XXS:extra-extra-small）训练 MobileViT 模型，这些网络通常用于移动视觉任务（图 3c）。MobileViT 中的初始层是一个 3×3 的标准卷积，然后是 MobileNetv2（或 MV2）块和 MobileViT 块（图 1b 和 §A）。使用 Swish（Elfwing 等人，2018）作为激活函数。按照 CNN 模型，在 MobileViT 块中使用 n=3。特征映射的空间维度通常是 2 和 h、w 的倍数≤ n。因此在所有空间级别设置 h=w=2。MobileViT 网络中的 MV2 模块主要负责下采样。因此，这些区块在 MobileViT 网络中是浅而窄的。图 3d 中 MobileViT 的空间水平参数分布进一步表明，在不同的网络配置中，MV2 块对网络参数的贡献非常小.图 6a 显示，在不同的网络规模（MobileNet v1（Howard et al.，2017）、MobileNet v2（Sandler et al.，2018）、ShuffleNet v2（Ma et al.，2018）、ESPNetv2（Mehta et al.，2019）和 MobileNet v3（Howard et al.，2019））中，MobileNet 在性能上优于轻量级 CNN。对于大约 250 万个参数的模型（图 6b），在 ImageNet1k 验证集上，MobileViT 的性能比 MobileNetv2 好 5%，比 ShuffleNetv2 好 5.4%，比 MobileNetv3 好 7.4%。图 6c 进一步表明，MobileViT 的性能优于重量级 CNN（ResNet（He 等人，2016 年）、DenseNet（Huang 等人，2017 年）、ResNet SE（Hu 等人，2018 年）和 EfficientNet（Tan&Le，2019a））。对于类似数量的参数，MobileViT 比 EfficientNet 的准确度高 2.1%。
图 7 将 MobileViT 与在 ImageNet-1k 未蒸馏数据集上从头开始训练的 ViT 变体进行了比较（DeIT（Touvron et al.，2021a）、T2T（Yuan et al.，2021b）、PVT（Wang et al.，2021）、CAIT（Touvron et al.，2021b）、DeepViT（Zhou et al.，2021）、CeiT（Yuan et al.，2021a）、CrossViT（Chen et al.，2021a）、LocalViT（Li et al.，2021）、PiT（Heo et al.，2021），ConViT（d’Ascoli 等人，2021 年）、ViL（Zhang 等人，2021 年）、BoTNet（Srinivas 等人，2021 年）和 Mobile-former（Chen 等人，2021b 年）。不像 ViT 变体显著受益于深层数据增强（例如，PiT w / 基础与高级：72.4（R4）与 78.1（R17）；图 7b），MobileViT 通过更少的参数和基本的增强实现了更好的性能。例如，MobileViT 只有 DeIT 的 1/2.5 大小，但性能比 DeIT 好 2.6%（图 7b 中的 R3 和 R8）。表 1a 显示，对于相同的输入分辨率 320×320，使用 MobileViT 的 SSDLite 优于使用其他轻量级 CNN 模型（MobileNetv1/v2/v3、MNASNet 和 MixNet）的 SSDLite。此外，使用 MobileViT 的 SSDLite 性能优于使用重型主干网络的标准 SSD-300，同时学习的参数也明显减少（表 1b）。移动语义分割：从表 2 可见，使用 MobileViT 的特征主干网络比 DeepLabv3 更小、更好。轻量级和低延迟的网络对于实现移动视觉应用非常重要。为了证明 MobileViT 对此类应用的有效性，使用公开的 CoreMLTools（2021 年）将预先训练的全精度 MobileViT 模型转换为 CoreML。然后在移动设备 (iPhone12) 上测试它们的推理时间（平均超 100 次迭代）。图 8 显示了 MobileViT 网络在三个不同任务上的推断时间，其中两个 patch 大小设置（Config-A: 2, 2, 2 和 Config-B: 8, 4, 2）。
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