如何评价VOLO: Vision Outlooker for Visual Recognition？
VOLO: Vision Outlooker for Visual Recognition 的详细评价
VOLO (Vision Outlooker) 是一个在视觉识别领域表现出色的模型，它最显著的特点是摒弃了传统的 CNN 骨干网络，完全依赖于 Transformer 架构来实现强大的视觉特征提取和识别能力。要详细评价 VOLO，我们需要从以下几个方面入手：
1. 模型架构与核心思想
完全基于 Transformer 的设计： 这是 VOLO 最具颠覆性的地方。传统的视觉模型（如 ResNet、EfficientNet）虽然在早期融合了 Transformer 的思想，但核心仍然是卷积神经网络。VOLO 则大胆地将 Transformer 的自注意力机制应用到整个视觉识别流程中。
“Outlooker” 的概念： VOLO 的名字“Outlooker”暗示了它对全局信息的关注。Transformer 的自注意力机制天然地具备捕捉长距离依赖关系的能力，这使得 VOLO 在理解图像的整体结构和上下文信息方面具有优势，而不仅仅局限于局部感受野。
层次化设计： 尽管完全基于 Transformer，VOLO 也借鉴了 CNN 中的层次化思想。它通过一系列的“Outlooker Block”来逐步提升特征的抽象程度。每个阶段都会对输入的特征进行进一步的编码和转换，类似于 CNN 中的特征金字塔。
窗口化自注意力（Windowed SelfAttention）： 为了提高计算效率，VOLO 并没有直接在整个图像（或特征图）上应用全局自注意力。相反，它采用了类似 Swin Transformer 的窗口化自注意力机制。这意味着自注意力计算是在图像的局部窗口内进行的，然后通过 Shift Window 操作在不同窗口之间进行信息交互，从而兼顾了计算效率和长距离依赖捕捉能力。
逐级特征融合： VOLO 通过在不同阶段合并特征，实现了多尺度的信息融合，这有助于模型更好地理解不同尺度的物体和细节。
2. 优势与亮点
卓越的性能： VOLO 在多个主流视觉识别benchmark（如ImageNet分类、COCO目标检测、ADE20K语义分割等）上取得了SOTA（StateoftheArt）或接近SOTA的性能。这证明了 Transformer 架构在视觉任务上的强大潜力。
强大的长距离依赖捕捉能力： Transformer 的自注意力机制允许模型直接计算图像中任意两个位置的关联性，这对于理解图像中的全局上下文、识别大型物体或需要全局信息进行判定的任务尤为重要。
潜在的泛化能力： 完全基于 Transformer 的架构可能使其在处理不同分辨率、不同风格的图像时具有更好的泛化能力，因为它不依赖于特定尺寸的感受野或卷积核。
模型设计的简洁性与一致性： 摆脱了 CNN 的复杂设计（如不同的卷积核大小、池化层等），VOLO 的架构更加统一和简洁，易于理解和实现。
对未来视觉 Transformer 的启示： VOLO 的成功进一步推动了纯 Transformer 模型在视觉领域的探索，为后续更复杂的视觉 Transformer 模型（如MAE、ViT v2等）提供了重要的借鉴和基础。
3. 劣势与挑战
计算复杂度与内存消耗： 尽管采用了窗口化自注意力，Transformer 模型相比于传统的 CNN，通常在计算量和内存消耗上仍然较高，尤其是在处理高分辨率图像时。
对大规模数据集的依赖： Transformer 模型通常需要更多的数据来训练以达到最优性能，因为其自由度更高，需要更多数据来约束模型参数。在小样本场景下，VOLO 的性能可能会受到一定影响。
局部细节处理的权衡： 虽然擅长全局信息，但 Transformer 在处理极度精细的局部细节方面，其优势可能不如精心设计的 CNN 架构（例如一些在局部精细化处理方面表现出色的 CNN）。尽管 VOLO 在多层级设计中也考虑了细节，但这一点仍是 Transformer 架构需要持续关注和优化的方向。
硬件优化和部署的挑战： Transformer 的计算模式与 CNN 有所不同，可能需要更专门的硬件优化和软件库支持才能在边缘设备或移动端高效部署。
训练的稳定性与超参数敏感性： Transformer 模型对训练的稳定性和超参数的选择可能更为敏感，需要更仔细的调优。
4. 与其他模型的对比
对比 CNN (如 ResNet, EfficientNet):
优点: VOLO 在长距离依赖和全局上下文理解方面通常优于 CNN。
缺点: CNN 在局部细节处理和计算效率上可能更有优势，且对小数据集更友好。
对比 Vision Transformer (ViT):
优点: VOLO 在设计上更具层次化，通过窗口化自注意力解决了 ViT 的计算效率问题，并可能在多尺度特征提取方面表现更好。
缺点: ViT 是更早的纯 Transformer 模型，VOLO 在此基础上进行了优化和创新。
对比 Swin Transformer:
优点: Swin Transformer 和 VOLO 都采用了窗口化自注意力。VOLO 可能在特征融合和层次化设计上有所侧重，以适应更广泛的视觉任务。
缺点: Swin Transformer 是一个非常成功的模型，VOLO 在此基础上进行了演进，两者的具体优势会根据任务和实现细节有所差异。
5. 应用场景
VOLO 的强大视觉理解能力使其在多种视觉任务中表现出色：
图像分类： 准确识别图像中的物体类别。
目标检测： 在图像中定位并识别多个物体。
语义分割： 将图像中的每个像素分配到特定的类别。
实例分割： 在语义分割的基础上，区分同一类别的不同实例。
其他高级视觉任务： 如姿态估计、物体跟踪等，只要任务需要强大的视觉特征提取能力，VOLO 都有潜力发挥作用。
6. 总结与展望
VOLO 作为一个完全基于 Transformer 的视觉识别模型，是视觉 Transformer 领域的一个重要里程碑。它成功地证明了 Transformer 架构在不依赖 CNN 的情况下，也能在各种视觉任务中取得顶尖的性能。其层次化设计和窗口化自注意力机制有效解决了 Transformer 的效率问题，并提供了强大的全局和局部信息处理能力。
未来展望：
进一步提升效率： 尽管有了优化，但在处理超高分辨率图像或资源受限的环境时，仍需继续探索更高效的 Transformer 架构。
加强局部细节感知： 探索更有效的机制来捕捉图像中的精细纹理和局部细节，使其在对局部信息要求极高的任务中表现更佳。
模型压缩与部署： 开发更有效的模型压缩技术，使其能够更便捷地部署到移动端和边缘设备。
跨模态与多任务学习： 将 VOLO 的架构思想推广到更广泛的跨模态学习（如视觉语言）和多任务学习场景。
总而言之，VOLO 是一个非常出色且具有开创性的视觉识别模型，它不仅在技术上取得了显著的突破，也为未来视觉 AI 的发展指明了方向。它代表了从传统的 CNN 主导向 Transformer 主导的范式转移的重要一步。
VOLO (Vision Outlooker) 是一个在视觉识别领域表现出色的模型，它最显著的特点是摒弃了传统的 CNN 骨干网络，完全依赖于 Transformer 架构来实现强大的视觉特征提取和识别能力。要详细评价 VOLO，我们需要从以下几个方面入手：
1. 模型架构与核心思想
完全基于 Transformer 的设计： 这是 VOLO 最具颠覆性的地方。传统的视觉模型（如 ResNet、EfficientNet）虽然在早期融合了 Transformer 的思想，但核心仍然是卷积神经网络。VOLO 则大胆地将 Transformer 的自注意力机制应用到整个视觉识别流程中。
“Outlooker” 的概念： VOLO 的名字“Outlooker”暗示了它对全局信息的关注。Transformer 的自注意力机制天然地具备捕捉长距离依赖关系的能力，这使得 VOLO 在理解图像的整体结构和上下文信息方面具有优势，而不仅仅局限于局部感受野。
层次化设计： 尽管完全基于 Transformer，VOLO 也借鉴了 CNN 中的层次化思想。它通过一系列的“Outlooker Block”来逐步提升特征的抽象程度。每个阶段都会对输入的特征进行进一步的编码和转换，类似于 CNN 中的特征金字塔。
窗口化自注意力（Windowed SelfAttention）： 为了提高计算效率，VOLO 并没有直接在整个图像（或特征图）上应用全局自注意力。相反，它采用了类似 Swin Transformer 的窗口化自注意力机制。这意味着自注意力计算是在图像的局部窗口内进行的，然后通过 Shift Window 操作在不同窗口之间进行信息交互，从而兼顾了计算效率和长距离依赖捕捉能力。
逐级特征融合： VOLO 通过在不同阶段合并特征，实现了多尺度的信息融合，这有助于模型更好地理解不同尺度的物体和细节。
2. 优势与亮点
卓越的性能： VOLO 在多个主流视觉识别benchmark（如ImageNet分类、COCO目标检测、ADE20K语义分割等）上取得了SOTA（StateoftheArt）或接近SOTA的性能。这证明了 Transformer 架构在视觉任务上的强大潜力。
强大的长距离依赖捕捉能力： Transformer 的自注意力机制允许模型直接计算图像中任意两个位置的关联性，这对于理解图像中的全局上下文、识别大型物体或需要全局信息进行判定的任务尤为重要。
潜在的泛化能力： 完全基于 Transformer 的架构可能使其在处理不同分辨率、不同风格的图像时具有更好的泛化能力，因为它不依赖于特定尺寸的感受野或卷积核。
模型设计的简洁性与一致性： 摆脱了 CNN 的复杂设计（如不同的卷积核大小、池化层等），VOLO 的架构更加统一和简洁，易于理解和实现。
对未来视觉 Transformer 的启示： VOLO 的成功进一步推动了纯 Transformer 模型在视觉领域的探索，为后续更复杂的视觉 Transformer 模型（如MAE、ViT v2等）提供了重要的借鉴和基础。
3. 劣势与挑战
计算复杂度与内存消耗： 尽管采用了窗口化自注意力，Transformer 模型相比于传统的 CNN，通常在计算量和内存消耗上仍然较高，尤其是在处理高分辨率图像时。
对大规模数据集的依赖： Transformer 模型通常需要更多的数据来训练以达到最优性能，因为其自由度更高，需要更多数据来约束模型参数。在小样本场景下，VOLO 的性能可能会受到一定影响。
局部细节处理的权衡： 虽然擅长全局信息，但 Transformer 在处理极度精细的局部细节方面，其优势可能不如精心设计的 CNN 架构（例如一些在局部精细化处理方面表现出色的 CNN）。尽管 VOLO 在多层级设计中也考虑了细节，但这一点仍是 Transformer 架构需要持续关注和优化的方向。
硬件优化和部署的挑战： Transformer 的计算模式与 CNN 有所不同，可能需要更专门的硬件优化和软件库支持才能在边缘设备或移动端高效部署。
训练的稳定性与超参数敏感性： Transformer 模型对训练的稳定性和超参数的选择可能更为敏感，需要更仔细的调优。
4. 与其他模型的对比
对比 CNN (如 ResNet, EfficientNet):
优点: VOLO 在长距离依赖和全局上下文理解方面通常优于 CNN。
缺点: CNN 在局部细节处理和计算效率上可能更有优势，且对小数据集更友好。
对比 Vision Transformer (ViT):
优点: VOLO 在设计上更具层次化，通过窗口化自注意力解决了 ViT 的计算效率问题，并可能在多尺度特征提取方面表现更好。
缺点: ViT 是更早的纯 Transformer 模型，VOLO 在此基础上进行了优化和创新。
对比 Swin Transformer:
优点: Swin Transformer 和 VOLO 都采用了窗口化自注意力。VOLO 可能在特征融合和层次化设计上有所侧重，以适应更广泛的视觉任务。
缺点: Swin Transformer 是一个非常成功的模型，VOLO 在此基础上进行了演进，两者的具体优势会根据任务和实现细节有所差异。
5. 应用场景
VOLO 的强大视觉理解能力使其在多种视觉任务中表现出色：
图像分类： 准确识别图像中的物体类别。
目标检测： 在图像中定位并识别多个物体。
语义分割： 将图像中的每个像素分配到特定的类别。
实例分割： 在语义分割的基础上，区分同一类别的不同实例。
其他高级视觉任务： 如姿态估计、物体跟踪等，只要任务需要强大的视觉特征提取能力，VOLO 都有潜力发挥作用。
6. 总结与展望
VOLO 作为一个完全基于 Transformer 的视觉识别模型，是视觉 Transformer 领域的一个重要里程碑。它成功地证明了 Transformer 架构在不依赖 CNN 的情况下，也能在各种视觉任务中取得顶尖的性能。其层次化设计和窗口化自注意力机制有效解决了 Transformer 的效率问题，并提供了强大的全局和局部信息处理能力。
未来展望：
进一步提升效率： 尽管有了优化，但在处理超高分辨率图像或资源受限的环境时，仍需继续探索更高效的 Transformer 架构。
加强局部细节感知： 探索更有效的机制来捕捉图像中的精细纹理和局部细节，使其在对局部信息要求极高的任务中表现更佳。
模型压缩与部署： 开发更有效的模型压缩技术，使其能够更便捷地部署到移动端和边缘设备。
跨模态与多任务学习： 将 VOLO 的架构思想推广到更广泛的跨模态学习（如视觉语言）和多任务学习场景。
总而言之，VOLO 是一个非常出色且具有开创性的视觉识别模型，它不仅在技术上取得了显著的突破，也为未来视觉 AI 的发展指明了方向。它代表了从传统的 CNN 主导向 Transformer 主导的范式转移的重要一步。
网友意见
精度确实很高，但是
- Outlooker和Dynamic Convolution也太像了吧。Issue里也有人提到过:Compare to DynamicConv · Issue #5 · sail-sg/volo
虽然包装得很好，但是 Unfold + Matrix Multiplication + Fold 就是等价于普通的Conv操作啊。因为这个地方每个空间位置的weight是不同的，所以就变成了Dynamic Conv。
用DynamicConv也没什么，最近的一些Conv+Transformer的Hybrid网络证明了这种混合更容易取得很好的accuracy。但是非要claim attention-based models are indeed able to outperform CNNs. 这个claim也许是真的，但不是这个工作所证明的。
2. 从Table.3 看出，每个scale的网络都有特定的drop path rate 和 Crop ratio. 只能说卡多任性吧。。。 能 用上A100的壕
3. 另外从2.知道，又不差卡，为什么不在ImageNet-21K 也做一下实验呢?既然都要宣传SOTA了，更容易对比的SOTA不香吗？ 一定要在没有用额外数据 这种前提条件下。回头能不能也设置个setting， 没有用A100/V100，只用了1080Ti的情况下达到了sota？[doge]
有这么多资源不把实验做扎实就出来占坑，让大多数没那么多资源的咋办呀？[囧] 要不写个abstract 画个图先把坑占了？[doge]
Update:
今天arxiv更新的FAIR（3巨头之二）+UC Berkeley（Tete Xiao, Trevor Darrell)的文章Early Convolutions Help Transformers See Better https://arxiv.org/pdf/2106.14881.pdf ，感觉很舒服，特别是和VOLO的overclaim对比。
首先，FAIR的这个工作分析，实验，描述都非常清晰，有什么就说什么，没有什么不会过分claim。印象比较深刻的是有句”Moreover, under carefully controlled comparisons, we find that ViTs are only able to surpass state-of-the-art CNNs when equipped with a convolutional stem“
Conv+Transformer又不寒碜，VOLO强行把DynamicConv弄成Unfold + Matrix Multiplication + Fold，再claim attention-based models are indeed able to outperform CNNs.[囧]
不知道LeCun会不会看到，以及看到有没有兴趣怼一下[doge]
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