Vision Transformers在一系列的视觉任务中取得了巨大的成功。然而，它们通常都需要大量的计算来实现高性能，这在部署在资源有限的设备上这是一个负担。
为了解决这些问题，作者受深度可分离卷积启发设计了深度可分离Vision Transformers，缩写为SepViT。SepViT通过一个深度可分离Self-Attention促进Window内部和Window之间的信息交互。并群欣设计了新的Window Token Embedding和分组Self-Attention方法，分别对计算成本可忽略的Window之间的注意力关系进行建模，并捕获多个Window的长期视觉依赖关系。
在各种基准测试任务上进行的大量实验表明，SepViT可以在准确性和延迟之间的权衡方面达到最先进的结果。其中，SepViT在ImageNet-1K分类上的准确率达到了84.0%，而延迟率降低了40%。在下游视觉任务中，SepViT在ADE20K语义分割任务达到50.4%的mIoU，基于RetinaNet的COCO目标检测任务达到47.5AP，基于Mask R-CNCN的48.7 box AP检测和分割任务实现43.9 mask AP。
近年来，许多计算机视觉(CV)研究人员致力于设计面向CV的Vision Transformers，以超过卷积神经网络(CNNs)的性能。Vision Transformers具有较高的远距离依赖建模能力，在图像分类、语义分割、目标检测等多种视觉任务中取得了显著的效果。然而，强大的性能通常是以计算复杂度为代价的。
最初，ViT首先将Transformer引入图像识别任务中。它将整个图像分割为几个Patches，并将每个Patch作为一个Token提供给Transformer。然而，由于计算效率低下的Self-Attention，基于Patch的Transformer很难部署。
为了解决这个问题，Swin提出了基于Window的Self-Attention，限制了非重叠子Window中Self-Attention的计算。显然，基于Window的Self-Attention在很大程度上降低了复杂性，但构建Window间连接的Shift操作符给ONNX或TensorRT的部署带来了困难。
Twins利用基于Window的Self-Attention和PVT的Spatial Reduction Attention，提出了空间可分离Self-Attention。尽管Twins是部署友好型的，并且具有出色的性能，但它的计算复杂度几乎没有降低。
CSWin通过Cross-Shaped Window Self-Attention得到了最先进的性能，但吞吐量较低。
尽管在这些著名的Transformer中取得了不同程度的进展，但它最近的大部分成功都伴随着巨大的资源需求。
为了克服上述问题本文提出了一种高效的Transformer Backbone，称为可分离Vision Transformers (SepViT)，它可以按顺序捕获局部和全局依赖。SepViT的一个关键设计元素是深度可分离的Self-Attention模块，如图2所示。
受MobileNet中深度可分卷积的启发重新设计了Self-Attention模块，并提出了深度可分离Self-Attention，它由Depthwise Self-Attention和Pointwise Self-Attention组成，分别对应于MobileNet中的Depthwise和PointWise卷积。Depthwise Self-Attention用于捕获每个Window内的局部特征，Pointwise Self-Attention用于构建Window间的连接，提高表达能力。
此外，为了得到局部Window的全局表示开发了一种新的Window Token Embedding方法，该方法可以在极小的计算代价下模拟Window间的注意力关系。此外，还将AlexNet的分组卷积思想扩展到深度可分离Self-Attention，并提出了分组的Self-Attention以进一步提高性能。
为了验证SepViT的有效性，作者对一些典型的视觉任务进行了一系列实验，包括ImageNet-1K分类、ADE20K语义分割、目标检测和实例分割。
实验结果表明，与其他Vision Transformer相比，SepViT能够在性能和延迟之间实现更好的权衡。如图1所示，与具有相同精度的方法相比，在相同延迟约束下，SepViT获得了更好的精度，且推理时间更少。此外，SepViT可以方便地应用和部署，因为它只包含一些通用运算符(例如转置和矩阵乘法等)。综上所述，本文工作的贡献可以总结如下：
在计算机视觉领域，CNN由于其空间归纳偏差的优势而占主导地位。之后，为了模拟像素的全局依赖性，ViT首次将Transformer引入到计算机视觉中，并在图像分类任务上取得了良好的性能。很快，一系列基于ViT技术制作了Vision Transformer。
DeiT介绍了知识蒸馏方案，并提出了数据高效的图像Transformer。
T2T-ViT通过递归地将相邻的Token聚合为一个Token，逐步将图像结构化为Token。
TNT提出了内部和外部的Transformer来分别建模词嵌入和句子嵌入之间的关系。
CPVT产生条件位置编码，该编码基于输入Token的局部邻域，并能适应任意的输入大小。
最近，PVT和Swin同步提出了对密集预测任务(如目标检测、语义和实例分割)友好的层次结构。同时，Swin作为先锋提出了基于Window的Self-Attention来计算Local Window内的注意。
随后，Twins和CSWin相继提出了基于层次结构的空间可分Self-Attention和十字形窗口Self-Attention。
另一方面，一些研究者将CNN的空间感应偏差引入到Transformer中。CoaT、CVT和LeViT在引入了Self-Attention前后引入了卷积，得到了满意的结果。
关于轻量级Transformer的设计，MobileFormer和MobileViT将Transformer块与MobileNet-V2中的Inverted Bottleneck Blocks串联和并行结合。另一个研究方向是利用神经结构搜索技术自动搜索Transformer的结构细节。
针对移动端视觉任务，提出了许多轻量级和移动端友好的卷积方案。其中，分组卷积是由AlexNet首次提出的分组卷积，它对特征映射进行分组并进行分布式训练。
那么，移动端友好卷积的代表性工作必须是具有深度可分离卷积的MobileNet。深度可分离卷积包括用于空间信息通信的Depthwise卷积和用于跨通道信息交换的Pointwise卷积。随着时间的推移，许多基于上述工作的变体被开发出来。在本文的工作中，作者将深度可分离卷积的思想应用到Transformer中，旨在在不牺牲性能的情况下降低Transformer的计算复杂度。
在本节中，首先说明SepViT的设计概述，然后讨论SepViT Block中的一些关键模块。最后，提供了具有不同flop的体系结构。
如图2所示，SepViT遵循了广泛使用的层次体系结构和基于Window的Self-Attention。
此外，SepViT还采用了条件位置编码(CPE)。对于每个阶段，都有一个重叠的Patch合并层用于特征图降采样，然后是一系列的SepViT Block。空间分辨率将以stride=4步或stride=2步逐步进行下采样，最终达到32倍下采样，通道尺寸也逐步增加一倍。
值得注意的是，局部上下文和全局信息都可以在单个SepViT Block中捕获，而其他工作应该使用2个连续的Block来完成这种局部-全局建模。
在SepViT块中，每个Window内的局部信息通信是通过DepthWise Self-Attention(DWA)实现的，Window间的全局信息交换是通过PointWise Self-Attention(PWA)进行。
与一些开创性的作品类似，SepViT是建立在基于Window的Self-Attention方案之上的。首先，对输入特征图执行一个Window划分。每个Window都可以看作是特征映射的一个输入通道，而不同的Window包含不同的信息。与之前的工作不同，本文为每个Window创建了一个Window Token，作为一个全局表示，用于在下面的PointWise Self-Attention模块中建模注意力关系。
然后，对每个Window内的所有像素Token及其对应的Window Token执行DepthWise Self-Attention(DWA)。这个Window操作非常类似于MobileNets中的深度卷积层，旨在融合每个通道内的空间信息。
DWA的实现可以总结如下：
其中z是特征Token，由像素和Window Token组成。、和表示3个线性层，分别用于query、key和value计算的常规Self-Attention。
注意是指在local Window上工作的标准Self-Attention操作符。
建模Window之间的注意力关系的一个直接解决方案是使用所有像素Token。然而，这也将带来巨大的计算成本，使整个模型非常复杂。
为了更好地建立Window之间的注意力关系，提出了一种Window Token Embedding方案，该方案利用单个Token来封装每个子Window的核心信息。这个Window Token可以初始化为固定的零向量，也可以初始化为零的可学习向量。
在通过DWA时，每个Window中的Window Token和像素Token之间存在信息交互。因此，Window Token可以学习此Window的全局表示。由于有效的Window Token，可以用可以忽略的计算代价来建模Window之间的注意关系。
MobileNets中著名的Pointwise Convolution被用来融合来自不同通道的信息。在本文的工作中模仿Pointwise Convolution来设计Pointwise Self-Attention(PWA)模块来建立Window之间的连接。
PWA还主要用于跨Window融合信息，并获得输入特征图的最终表示。更具体地说，从DWA的输出中提取特征映射和Window Token。然后，利用Window Token对Window间的注意力关系进行建模，并在层归一化(LN)层和Gelu激活函数后生成注意力图。同时，直接将特征映射视为PWA的value分支，而不进行任何其他额外的操作。
利用注意力图和特征图的形式，在Window之间进行注意力计算，进行全局信息交换。在形式上，PWA的实现可以描述如下：
其中，wt表示Window Token。
在这里，注意是一个标准的Self-Attention操作符，但可以在所有的Window z上工作。
给定一个大小为H×W×C的输入特征，在ViT的全局Transformer Block中，Multi-Head Self-Attention(MSA)的计算复杂度为。
Window Size为M×M基于Window的Transformer(通常M是H和WM的共同因素，所以Window的数量为)的复杂性可以在Swin中减少到。
对于SepViT中的深度可分离Self-Attention，其复杂性包括DWA和PWA两部分。
在基于Window的Self-Attention的基础上，DWA具有类似的计算成本。此外，Window Token的引入将会导致额外的成本，但与DWA的总成本相比，这一点可以忽略不计。DWA的复杂度计算方法如下：
其中是线性层中编码Window Token的额外成本。2N(M2+1)2C表示N个Token的Self-Attention所涉及的矩阵乘法，其中M2+1表示Window中的M2像素Token及其对应的Window Token。由于子Token数量N通常是一个很小的值，Window Token造成的额外开销可以忽略。
由于Window Token总结了本地窗口的全局信息，因此所提出的PWA有助于在窗口级而不是像素级上有效地执行窗口之间的信息交换。具体地说，PWA的复杂性如下：
其中，表示用N个Window Token计算query和key的小成本，而value分支为零成本。表示在一个Window上计算生成具有N个Window Token的注意力映射，这在很大程度上节省了PWA的计算成本。最后，NHWC表示注意映射和特征映射之间的矩阵乘法。
介于组卷积在视觉识别中的优异表现，于是作者利用组卷积对深度可分离Self-Attention进行了扩展，并提出了分组Self-Attention。
如图3所示，将相邻的子Window拼接，形成更大的Window，类似于将Window分成组，在一组Window内进行深度的Self-Attention通信。通过这种方式，Grouped Self-Attention可以捕获多个Window的长期视觉依赖关系。
在计算成本和性能增益方面，Grouped Self-Attention比深度可分离Self-Attention具有一定的额外成本，但也具有更好的性能。最终，我们将具有Grouped Self-Attention的块应用于SepViT，并在网络的后期与深度可分Self-Attention块交替运行。
综上所述，SepViT块可以表述如下：
其中，¨zl、ˆzl和zl分别表示DWA、PWA和SepViT块l的输出。˙zl和˙wt是特征映射和学习到的窗口令牌。Concat表示连接操作，而Slice表示切片操作。
我们比较了我们提出的SepViT块与其他两个SOTA块(Swin，Twins)的复杂性。正如之前所述，Window内和窗口之间的信息交互是在一个SepViT块中完成的，而Swin和Twins需要两个连续的块。
如图4所示，可以观察到，在网络的每个阶段，SepViT块只花费了其竞争对手的Mac的一半左右。原因在于2个方面：
例如，在一个SepViT块中只有一个MLP层和2个LN层，而在2个连续的双块或双块中有双MLP和LN层。
为了与其他vision Transformers进行公平的比较，作者提出了SepVit-t(Tiny)、SepVit-s(Small)和SepVit-b(Base)变种。
此外，还设计了SepViT-Lite变体与一个非常轻的模型尺寸。SepViT变体的具体配置如表1所示，由于SepViT的效率更高，因此在某些阶段，SepViT的Embedding块深度比竞争对手要小。
DSSA和GSA分别表示具有Depthwise Separable Self-Attention和Grouped Self-Attention Block。此外，每个MLP层的扩展比设置为4，在所有SepViT变体中，DSSA和GSA的Window Sizes分别为7×7和14×14。
如上所述，SepViT采用了条件位置编码(CPE)和重叠贴片嵌入(OPE)。因此，以Swin-T+CPVT为baseline，并产生带有CPE但不带OPE的SepViT-T，以消除其他因素的影响。
如表6所示，每个组件依次添加以验证它们的作用，SepViT-T简单地配备了DSSA比Swin+CPVT强0.5%，它比755张图像/s的吞吐量快得多。同时，带有CPE、OPE和DSSA的SepViT-T达到了82.0%的top-1准确率。在第二阶段和第三阶段交替使用GSA和DSSA后，准确率提高了0.3%。
进一步研究了用固定的零向量或可学习向量初始化Window Token是否会有影响。与固定的零初始化方案相比，可学习的Window Token帮助SepViT-T将性能提高到82.5%，如表6的最后一行所示。
此外，验证学习的有效性的全局表示每个Window Token Embedding方案，进一步研究其他一些方法的全局表示直接从DWA的输出特性图，如平均池（平均池）和深度卷积(DWConv)。
结果如表7所示，Window Token Embedding方案在这些方法中取得了最好的性能。同时，通过对Win token和Avg池化方法的参数和流量的比较，发现Window Token Embedding方案的计算成本可以忽略不计。
为了进一步探索SepViT的潜力，将SepViT缩小到一个精简版的模型尺寸(SepViT-Lite)。正如在表8中观察到的，SepViT-Lite获得了一个极好的最高精度，为72.3%，优于类似模型尺寸的同类算法。
[1].SepViT: Separable Vision Transformer
