深入探究CNN和Transformer，哪种预训练模型的可迁移性更好？
深入探究CNN和Transformer，哪种预训练模型的可迁移性更好？
深入探究ConvNets vs. Transformers，哪种预训练模型的可迁移性更好？
一文献给还在ConvNets和Transformer之间犹豫的小伙伴们：也许是时候倒向Vision Transformer预训练模型了！
Highlights
- 我们通过大量实验发现即使Vision Transformer在ImageNet上的预训练表现略弱于ConvNets，Vision Transformer仍然可以为下游的各种任务提供更有迁移能力（more transferable）的预训练特征。
- 通过在10个数据集上同时进行单任务和多任务评测，我们发现Vision Transformer在ImageNet上的预训练模型经过微调在15个下游任务中的13个任务上取得了较为显著的优势。这些任务包括但不限于：细粒度分类、场景识别（分类、分割和景深估计）、开放领域图片分类（比如医疗数据和艺术风格识别）、人脸识别、年龄估计等等。
- 传统的观点一般认为Transformer优于ConvNets的原因是在于其更加放松（relaxed）的inductive bias。通过系统的实验，我们认为使得Transformer的迁移性能优于ConvNets的另外一大原因是其在提供相近ImageNet预训练性能的情况下，具有更少的参数量，这有利于降低预训练模型在下游任务上过拟合的风险。
研究背景介绍
最近半年以来（准确来说应该是ViT出现之后），Vision Transformer逐渐开始席卷计算机视觉的各个领域。其中，以Swin Transformer为代表的各类网络在目标检测和分割两大任务上相较于传统的ConvNets取得了较为显著的进步。这使得我们更加好奇，在其它一些更加通用、更加一般的问题上，Vision Transformer是否还会具有类似的优势。在此背景下，我们第一次尝试较为全面地比较ConvNets和Vision Transformers，从中我们观察到了一些比较有意义的现象，希望可以为以后更加系统性的研究提供一些有益的启发。
文章：https://arxiv.org/abs/2108.05305
如上图所以，该研究由香港大学和上海科技大学合作完成。
@InProceedings{cnn_vs_trans,
title={{ConvNets vs. Transformers: Whose Visual Representations are More Transferable?}},
author={Zhou, Hong-Yu and Lu, Chixiang and Yang, Sibei and Yu, Yizhou},
booktitle={ICCV workshop on Multi-Task Learning in Computer Vision (DeepMTL)},
year={2021}
}
方法
如上图所示，我们的思路其实非常容易理解。在ImageNet预训练阶段，我们分别选择若干在ImageNet上具有相近性能（通常以top-1 error rates来衡量）的ConvNets和Vision Transformers模型。在此基础上，我们在各种下游任务上进行微调以评估预训练模型的迁移性能。
如上图所示，对于卷积网络，我们选择了R-101x3和R-152x4（x3和x4分别表示网络的宽度是正常ResNet-101和ResNet-152的三倍和四倍），以往的研究表明增加ResNet的宽度可以带来更好的迁移能力。对于Vision Transformer，我们选择了经典的ViT-B/16和ViT-L/16，以及在目标检测和分割上表现优异的Swin Transformer-B（简称Swin-B）。所有的模型都在ImageNet-22k上进行预训练，并在ImageNet-1k上进行测试。
除了IN（acc.），我们还引入了另外一个指标performance rank（上图中的灰色数字）来更好地区分不同网络的性能表现。比如R-152x4在ImageNet-1k上的性能最高，所以它的rank是1。Swin-B和ViT-L/16的性能一样，所以它们并列第二，R-101x3和ViT-B/16以此类推。我们发现ConvNet组两个模型的平均performance rank是2.5，略高于Vision Transformer组的3.0。按照以往的观点，ConvNet组的模型在各种下游任务上的性能应该至少与Vision Transformer组的模型相当。但是事实却并非如此。
实验结果
下面就到了展示我们实验结果的时候啦。首先是（a）细粒度分类，
我们可以看到Vision Transformer组在细粒度分类上具有较大的优势。具体在Flower102包揽了前三名，在CUB200上包揽了前两名。同时在平均performance rank上领先ConvNet组大约两个身位。
接着是（b）场景识别问题，
又是肉眼可见的大幅度领先。在NYU数据集的两个子任务上同时包揽前三名。
下一个是（c）跨领域识别问题，
这里我们选择了两个对模型迁移性能比较有挑战性的问题，即艺术风格和新冠肺炎识别。我们发现Vision Transformer组在两个问题上均包揽了前三名，同时平均performance rank大幅度领先ConvNet组。我们认为这个结果可以在某种程度上有力地说明Vision Transformer组的预训练模型可以提供更有迁移能力的预训练特征。
下一个是多任务学习上的评测，
这里我们在NYU数据集上同时进行Segmentation和Depth estimation的多任务学习。显而易见地，Transformer组又又又大幅度领先ConvNet组，同时又又一次包揽了前三名。我们在多任务学习上的评估结果表明即使Vision Transformer的模型参数量大大低于ConvNet，其model capacity在一些较为简单的多任务上并不会受到影响。
最后，给出一个Transformer组失败的例子：无监督图像检索（PS：也许是一个挺好的写paper的出发点:)）。
我们看到ConvNet组在无监督的图像检索上还是有较大的优势的。对此我们的解释是Vision Transformer在迁移到下游任务时可能更依赖于模型的全局微调操作, 因为在这组实验里我们直接使用了预训练模型的特征，而没有对预训练模型进行微调。感兴趣的小伙伴可以在此问题上继续深挖，相信会有更多的收获！
最后的最后，更多的实验结果可以点这里https://arxiv.org/abs/2108.05305直接看我们的paper。
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