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转换器的兴起：提高实时视觉处理的准确度
产物营销经理 Gordon Cooper
转换器于 2017 年在 中首次提出，最初是为自然语言处理 (NLP) 任务而设计的。最近，研究人员将转换器应用于视觉应用领域（在过去十年中由卷积神经网络 (CNNs) 占据主导地位），并获得了有趣的结果。事实证明，转换器对图像分类和物体检测等视觉任务的适应性令人惊讶。这些结果为转换器赢得了在视觉任务中与 CNN 比肩的地位。这些任务旨在提高机器对环境的理解，以用于情境感知视频推理等未来应用。
2012 年，名为 AlexNet 的 CNN 赢得了 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC)，这是一项年度计算机视觉竞赛。任务是让您的机器学习并“分类”1000 个不同的图像（基于 ImageNet 数据集）。AlexNet 实现了 15.3% 的 top-5 错误率。往届的获胜者是基于传统编程模型，实现的 top-5 错误率大约是 26%（见图 1）。在这之"后，CNN 一直占据统治地位。2016 年和 2017 年，获胜的 CNN 实现了比人类更高的准确度。大多数参与者实现了超过 95% 的准确度，促使 ImageNet 在 2018 年推出一项难度更高的全新挑战。CNN 在 ILSVRC 挑战赛中的统治地位推动了人们大量研究如何将 CNN 应用于实时视觉应用。在准确度不断提高的同时，ResNet 和 EfficientNet 分别于 2015 年和 2020 年将效率提升了 10 倍。实时视觉应用不仅需要准确度，还需要更高的性能（推理/秒或每秒帧数 (fps)）、缩小模型尺寸（提高带宽）以及功率和面积效率。
图 1：ILSVRC 结果凸显了 AlexNet（一种卷积神经网络）带来了显著提高的视觉分类准确度。
分类是更复杂、更有用的视觉应用的基石。这些视觉应用包括对象检测（在二维图像中找到对象的位置）、语义分割（对图像中的每个像素进行分组/标记）和全景分割（识别对象位置以及对每个对象中的每个像素进行标记/分组）。
2017 年 Google Brain 的论文中首次介绍的转换器旨在改进递归神经网络 (RNN) 和长短时记忆 (LSTM)，用于翻译、问答和对话式 AI 等 NLP 任务。RNN 和 LSTM 已用于处理顺序数据（即数字化语言和语音），但其架构不易并行化，因此通常具有非常有限的带宽，难以训练。转换器的结构与 RNN 和 LSTM 相比具有几个优势。与必须按顺序读取一串文本的 RNN 和 LSTM 不同，转换器明显更易并行化，并且可以同时以完整的单词顺序读取，从而更好地学习文本字符串中单词之"间的上下文关系。
谷歌于 2018 年底发布的颇受欢迎的 NLP 转换器是双向编码表征转换器 (BERT)。BERT 显著改善了各种 NLP 任务的结果，并且非常受欢迎，以至于被纳入 MLCommons 的 MLPerf 神经网络推理基准测试套件中。除了准确度高之"外，转换器还更容易被训练，使大型转换器成为可能。MTM、GPT-3、T5、ALBERT、RoBERTa、T5、Switch AS 只是处理 NLP 任务的一些大型转换器。由 OpenAI 于 2020 年推出的生成预训练转换器 3 (GPT-3) 使用深度学习来生成类似人类的文本，准确度很高，以至于很难判定该文本是否由人类编写。
像 BERT 这样的转换器可以成功地应用于其他应用领域，并具有极具前景的嵌入式使用效果。可以在广泛的数据上训练并应用于各种应用的 AI 模型被称为基础模型。在其中的视觉领域，转换器取得了令人惊叹的成就。
应用于视觉的转换器
2021 年发生了一些非凡的事情。Google Brain 团队将其转换器模型应用于图像分类。一连串单词和二维图像之"间存在很大差异，但 Google Brain 团队将图像切成小块，将这些小块图像中的像素放入矢量中，并将矢量馈送到转换器中。结果令人惊讶。在不对模型进行任何修改的情况下，转换器在分类方面的准确度优于最先进的 CNN。虽然准确度不是实时视觉应用的唯一指标（功率、成本（面积）和推理/秒也很重要），但这在视觉领域中堪称一项重大成果。
图 2：转换器和 CNN 结构对比
比较 CNN 和转换器以了解其类似结构很有帮助。在图 2 中，转换器的结构由图像左侧的方框组成。为了进行比较，我们使用与 ResNet 中发现的结构类似的典型 CNN 构来绘制 CNN 的类似结构。ResNet 是具有逐元素加法的 1x1 卷积。我们发现转换器的前馈部分在功能上与 CNN 的 1x1 卷积相同。这些是矩阵乘法运算，可在特征图中的每个点上应用线性转换。
转换器和 CNN 之"间的区别在于两者如何混合来自相邻像素的信息。这发生在转换器的多头注意力和卷积网络的 3x3 卷积中。对于CNN，混合的信息基于每个像素的固定空间位置，如图 3 中所示。对于 3x3 卷积，使用相邻像素（中心像素周围的九个像素）计算加权和。
图 3：说明 CNN 的卷积和转换器的注意力网络在混合其他令牌/像素的特征方面有何差异。
转换器的注意力机制不仅基于位置，还基于学习属性来混合数据。在训练期间，转换器可以学习关注其他像素。注意力网络具有更强的学习和表达更复杂关系的能力。
推出视觉转换器和偏移窗口转换器
专门用于视觉任务的新型转换器正在兴起。专门从事图像分类的视觉转换器 (ViT) 现在正在准确度方面击败 CNN（尽管要实现这种准确度，ViT 需要用非常大的数据集进行训练）。ViT 还需要更多的计算，这会降低其 fps 性能。
转换器也正在应用于对象检测和语义分割。Swin（偏移窗口）转换器为对象检测 (COCO) 和语义分割 (ADE20K) 提供了最先进的准确度。虽然 CNN 通常应用于静态图像，但由于对以前或将来的帧不了解，转换器可以应用于视频帧。SWIN 的变体可直接应用于视频，用于动作分类等用途。将转换器的注意力分别应用于时间和空间，为 Kinetics-400 和 Kinetics-600 动作分类基准测试提供了最先进的结果。
Apple 于 2022 年初推出的 MobileViT（图 4）提供了转换器和卷积的有趣组合。MobileViT 结合了转换器和 CNN 功能，为针对移动应用程序的视觉分类创建了轻量级模型。与仅使用 CNN 的 MobileNet 相比，这种转换器和卷积的组合使相同尺寸的模型（6M 系数）的准确度提高了 3%。尽管 MobileViT 的性能优于 MobileNet，但它仍然慢于当今支持 CNN 但没有针对转换器进行优化的手机上的 CNN 实现。要想利用转换器的优势，未来的视觉 AI 加速器将需要更好的转换器支持。
图 4：MobileViT：轻量、通用和移动友好型视觉转换器（图片来源：）
尽管转换器在视觉任务方面取得了成功，但卷积网络不太可能很快消失。这两种方法之"间仍然存在权衡 – 转换器具有更高的准确度，但 fps 性能低得多，需要更多的计算和数据移动。为了规避两者的弱点，将转换器和 CNN 相结合可以产生具有巨大前景的灵活解决方案。
实施转换器
尽管在架构上存在相似之"处，但无法让专门为 CNN 设计的加速器有效地执行转换器。至少需要考虑架构增强，以处理注意力机制。
Synopsys 的 ARC? NPX6 NPU IP 是 AI 加速器的一个例子，该加速器旨在高效处理 CNN 和转换器。NPX6 的计算单元（图 5）包括卷积加速器，该加速器旨在处理对 CNN 和转换器都至关重要的矩阵乘法。张量加速器也至关重要，因为它旨在处理所有其他非卷积张量算子集架构 (TOSA) 运算，包括转换器运算。
图 5：Synopsys ARC NPX6 NPU IP
总结
视觉转换器已经取得了快速进步，并将继续保持。这些基于注意力的网络在准确度方面优于仅支持 CNN 的网络。将视觉转换器与卷积相结合的模型在推理（如 MobileViT）方面更高效，并提高了性能效率。这种新型神经网络模型正在开启解决未来 AI 任务的大门，例如完全视觉感知，其需要的知识单靠视觉可能不易获取。转换器与 CNN 相结合，引领着新一代 AI 的发展。选择同时支持 CNN 和转换器的架构，对于新兴 AI 应用的 SoC 成功至关重要。