MixVision Transformer (简称 MViT) 是一种基于 Transformer 的视觉模型，最初由 SegFormer 提出（SegFormer 是一个高效的语义分割框架）。MViT 引入了一些关键改进，使得它在视觉任务中可以高效地建模全局上下文，同时保持较低的计算复杂度。
以下是 MixVision Transformer 的详细讲解：
1. 背景与动机
Transformer 模型（例如 Vision Transformer, ViT）在视觉任务中取得了优异的表现，但它们存在一些问题，例如：
- 计算开销大：传统 Transformer 使用全局自注意力机制，计算复杂度为 (O(n^2))，n 是输入 token 数量。
- 局部特征建模不足：在视觉任务中，局部特征（如纹理、边缘等）非常重要，而标准 Transformer 没有专门设计来捕获这些特征。
MixVision Transformer 针对这些问题进行了改进，通过引入混合卷积和多尺度的设计，使得模型既高效又能捕获局部和全局上下文信息。
2. 架构设计
MViT 的核心创新点包括以下几个方面：
2.1 混合卷积 + Transformer
MViT 在 Transformer 的基础上引入了卷积操作。具体来说：
- 卷积操作 用于提取局部特征，并减少输入 token 数量（通过下采样）。
- Transformer 模块 用于建模全局上下文信息。
这种结合能够有效地减少计算开销，同时保留局部和全局信息。
2.2 多尺度特征提取
MViT 采用了分层设计（类似于 CNN 的金字塔结构），通过多次下采样和扩展特征图的通道数，逐步提取多尺度特征。
在每一层：
- 输入特征图经过卷积下采样（降低分辨率，增加通道数）。
- Transformer 模块在下采样后的特征图上运行，建模全局上下文。
最终，输出的多尺度特征可用于下游任务（如语义分割）。
2.3 Transformer 块
每个 Transformer 块的设计与标准 Transformer 类似，包括以下主要组件：
- 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention, MHSA）：捕获全局上下文。
- 前馈网络（Feed-Forward Network, FFN）：非线性特征映射。
- LayerNorm 和残差连接：稳定训练。
注意：MViT 的 MHSA 和 FFN 都经过优化，以适应视觉任务。
3. MViT 的分层结构
MixVision Transformer 的分层结构可以概括为以下几个阶段：
输入与预处理
- 输入图像 (x \in \mathbb{R}^{H \times W \times C})。
- 使用卷积操作将图像分块为 patch，并降低分辨率（类似于 CNN 的下采样过程）。
分层处理
MViT 包括多个阶段（例如 SegFormer 中有 4 个阶段），每个阶段包含以下内容：
- 卷积下采样：逐步降低特征图的分辨率（例如从 (H \times W) 到 (H/2 \times W/2)），同时增加通道数。
- Transformer 模块：在每层的特征图上运行，用于增强全局上下文建模能力。
输出：每个阶段都会输出一个不同分辨率的特征图。
多尺度输出
- 每个阶段的输出特征图都可以被用于后续任务（例如语义分割中的解码模块）。
- 最终可以将多尺度特征进行融合或单独使用。
4. MixVision Transformer 的优点
- 高效性：通过卷积下采样减少了 Transformer 的计算复杂度，同时保留了重要的局部特征。
- 多尺度特征：分层设计能够提取多尺度特征，适合于需要精细和全局信息的任务（如语义分割）。
- 轻量化：相比于标准 Vision Transformer，MViT 的参数量和计算量更少，适合在各种设备上运行。
- 易于扩展：MViT 的分层设计可以灵活调整参数（层数、下采样率等），以适应不同大小的模型和任务。
5. 应用场景
MixVision Transformer 已成功应用于多个任务，尤其是语义分割领域。例如：
- SegFormer：使用 MViT 作为编码器，表现优于传统 CNN 和标准 Transformer。
- 目标检测：MViT 作为主干网络（backbone），能够有效捕获目标的多尺度特征。
- 图像分类：虽然 MViT 主要针对密集预测任务，但也可以用于图像分类。
6. 和其他视觉 Transformer 的对比
| 模型类型 | 特点 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| ViT | 全局自注意力，固定大小的 patch 分割 | 全局建模能力强 | 对数据量依赖大，计算复杂 |
| Swin Transformer | 分层设计，基于滑动窗口的局部自注意力 | 高效，支持多尺度 | 局部建模略显不足 |
| MixVision Transformer | 混合卷积与 Transformer，多尺度特征提取 | 高效，兼顾局部和全局建模 | 仍需较大计算资源 |
7. 总结
MixVision Transformer 是一种将卷积和 Transformer 优势结合的视觉模型，具有高效性和多尺度特征提取能力，非常适合密集预测任务（如语义分割）。其分层设计和混合卷积的引入，使得它在计算开销和性能之间实现了良好的平衡。
如果你对 SegFormer 感兴趣，可以深入了解其如何利用 MViT 编码器来实现高效的语义分割。