在计算机视觉任务中，运用Transformer和Non-local有何本质区别？
好的，我们来聊聊计算机视觉领域里，Transformer 和 Nonlocal Attention 之间的本质区别，尽量说得细致一些，去掉那些 AI 痕迹。
想象一下，我们看一张照片，比如一张风景照。我们的眼睛是如何理解这张照片的呢？我们不仅仅是看某个像素点，而是会将不同的部分联系起来。比如，我们看到远处的山，会意识到它和近处的树是属于同一个场景的，它们之间存在着距离、光照等关系。这种“关联”的能力，正是计算机视觉模型想要模仿的。
Nonlocal Attention：抓住“全局”的“相关性”
Nonlocal Attention，正如其名字所示，它的核心思想是“非局部”地捕捉“相关性”。
在传统的卷积神经网络（CNN）中，每个卷积核处理的范围是有限的，通常是局部感受野。这意味着一个像素点的信息，主要受到它周围邻近像素的影响。为了让模型能够感知到更远距离的信息，需要堆叠很多层卷积，通过层层的信息传递来逐渐扩大感受野。这就像是信息在“一步步”地传递，效率相对较低。
Nonlocal Attention 的出现，就是为了打破这种局限。它允许模型直接计算任意两个位置（像素点、特征图位置等）之间的关系。
举个例子，在一张图片中，画面左上角的一朵小花，和画面右下角的一棵大树，即使它们在空间上相距很远，但在语义上可能存在关联（比如它们都在同一片森林里）。Nonlocal Attention 就能直接计算这朵花和这棵树之间的“重要性”或“相关性”。
具体来说，Nonlocal Attention 的计算过程通常是这样的：
1. 计算“关系”： 对于特征图上的每一个位置，它会去与其他所有位置进行“对比”或“计算”。这个“对比”的过程，就是计算它们之间的相似度或相关性，通常是通过点积、高斯核等方式实现的。
2. 加权求和： 这些计算出来的相关性分数，会作为“权重”，用来加权求和所有位置的特征。也就是说，与当前位置“相关性”越高的位置，它的特征在计算当前位置的最终输出时，会占据越重要的地位。
核心：直接建立长距离依赖
Nonlocal Attention 的本质在于，它直接建模了任意两个位置之间的依赖关系。它不依赖于层层堆叠的卷积来“绕远路”获取远距离信息，而是“一步到位”。这种能力对于理解全局场景、捕捉长距离的空间结构非常有帮助。
Transformer：聚焦“上下文”的“序列化”表示
Transformer 作为一个更广泛的模型架构，它在计算机视觉领域的引入，主要是受到了自然语言处理（NLP）的启发。在 NLP 中，Transformer 依靠其核心机制——SelfAttention——来处理序列数据。
SelfAttention 的目标是为序列中的每一个元素（比如一个词）计算一个“上下文感知”的表示。它也是通过计算元素之间的“相关性”来实现的，但其关注点和应用方式有所不同。
当 Transformer 被应用于计算机视觉时，通常会做一些“适配”：
1. 将图像“序列化”： 传统的图像处理是基于二维网格的，而 Transformer 处理的是序列。所以，通常会将图像分割成一系列小的“图块”（patches），并将这些图块“展平”成一个序列。每个图块就相当于序列中的一个“元素”。
2. SelfAttention 的应用： 在这个图块序列上，Transformer 的 SelfAttention 机制就开始发挥作用了。它会计算序列中任意两个图块之间的相关性。就像在 NLP 中计算词语之间的关系一样，这里计算的是图块之间的关系。
3. 位置编码： 由于 Transformer 本身不具备处理序列顺序的能力（它计算的是全局相关性），需要引入“位置编码”来告诉模型每个图块在原始图像中的位置信息。
核心：构建全局的、上下文相关的表示
Transformer 的本质在于，它将图像的局部信息（图块）转换为序列，然后利用 SelfAttention 机制在全局范围内，为每个图块计算一个综合了所有其他图块信息的“上下文”表示。这种表示是高度全局化和上下文相关的。
本质区别的梳理
现在，我们来明确一下它们的本质区别：
1. 概念的层级与应用范围：
Nonlocal Attention 是一种“注意力机制”，是一种提升模型感知长距离依赖能力的“方法”或“模块”。它可以被看作是 Transformer 的 SelfAttention 的一个“特例”或“早期版本”，但更加专注于捕捉“空间上的”长距离依赖。
Transformer 是一种“模型架构”，它通常包含 SelfAttention 作为核心组件，但不仅仅是注意力机制。它还有前馈网络（FeedForward Network）、残差连接（Residual Connection）、层归一化（Layer Normalization）等一系列组件，共同构成一个完整的、强大的网络。
2. 建模对象与信息流动：
Nonlocal Attention： 它的主要建模对象是特征图上的“位置”。它直接计算任意两个位置特征之间的相似度，然后用这些相似度去加权聚合特征。信息流动是“位置到位置”的直接关联。
Transformer (Vision Transformer)： 它的建模对象是图像被“序列化”后的“图块”。它计算任意两个图块之间的相关性，然后用这些相关性去更新每个图块的表示，形成一个上下文感知的图块序列。信息流动是“图块到图块”的全局交换和整合。
3. “注意力”的焦点：
Nonlocal Attention： 更侧重于像素/位置之间的“空间相关性”。它关注的是“这张图片里，左上角的花和右下角的树有多像？”，或者“画面远处的山和近处的草地有没有关联？”
Transformer (SelfAttention)： 更侧重于图块之间的“语义/内容相关性”。它关注的是“这个图块（可能包含一棵树）和那个图块（可能包含一片天空）在构成整个场景时，应该如何相互影响，共同形成更丰富的上下文信息？”
4. 计算的复杂度和灵活性：
Nonlocal Attention： 对于一个 $H imes W$ 的特征图，计算复杂度通常是 $O((HW)^2)$，因为它需要计算所有位置对的交互。
Transformer (SelfAttention)： 在 Vision Transformer 中，假设图片被分割成 $N$ 个图块，其 SelfAttention 的计算复杂度是 $O(N^2)$。如果 $N$ 远小于 $HW$（比如一个 224x224 的图片，分成 16x16 的图块，N=196），那么 Transformer 的计算量可能比直接在像素层面做 Nonlocal Attention 要小。但 Transformer 的计算是基于图块序列，并且有额外的 FFN 等计算。
5. “上下文”的理解：
Nonlocal Attention： 提供的“上下文”主要是一种全局的空间上下文，它告诉你图像中哪些远距离的位置在空间上可能存在共性或相关性。
Transformer： 提供的“上下文”则是一种更深度的、融合了全局信息的内容上下文。每个图块的最终表示，都是通过与其他所有图块的交互，学习到了“它们各自是什么，以及它们在整个场景中扮演什么角色”的综合信息。
打个比方：
Nonlocal Attention 就像是一个经验丰富的侦探，他在审视一桩案件时，能直接从现场的线索（不同位置的特征）中，快速发现看似无关但可能存在联系的关键点（远距离相关性），并将这些联系整合起来。
Transformer 就像是一个团队合作的专家组。他们把一个复杂的任务（理解整张图片）分解成小部分（图块），然后每个专家（图块）都会与其他所有专家进行详细的沟通和讨论（SelfAttention），最终每个人都能形成一个极其全面的、理解了全局背景的观点。
总结来说：
Nonlocal Attention 是 Nonlocal 的一个核心思想的实现，它专注于在空间上建立长距离依赖。而 Transformer 架构，尤其是 Vision Transformer，则将这种“全局关联”的思想进行泛化和结构化，通过将图像“序列化”并应用 SelfAttention，实现了对图像中各个部分（图块）的全局、上下文感知的深度理解。Transformer 不仅仅是一个注意力机制，它是一个更完整的、能够学习复杂特征表示的强大框架。
可以说，Nonlocal Attention 为 Transformer 在视觉领域的成功奠定了基础，展示了长距离依赖建模的重要性。而 Transformer 则在此基础上，通过更系统化的架构和更强大的 SelfAttention，将这种能力发挥到了极致，并开启了计算机视觉的新篇章。
想象一下，我们看一张照片，比如一张风景照。我们的眼睛是如何理解这张照片的呢？我们不仅仅是看某个像素点，而是会将不同的部分联系起来。比如，我们看到远处的山，会意识到它和近处的树是属于同一个场景的，它们之间存在着距离、光照等关系。这种“关联”的能力，正是计算机视觉模型想要模仿的。
Nonlocal Attention：抓住“全局”的“相关性”
Nonlocal Attention，正如其名字所示，它的核心思想是“非局部”地捕捉“相关性”。
在传统的卷积神经网络（CNN）中，每个卷积核处理的范围是有限的，通常是局部感受野。这意味着一个像素点的信息，主要受到它周围邻近像素的影响。为了让模型能够感知到更远距离的信息，需要堆叠很多层卷积，通过层层的信息传递来逐渐扩大感受野。这就像是信息在“一步步”地传递，效率相对较低。
Nonlocal Attention 的出现，就是为了打破这种局限。它允许模型直接计算任意两个位置（像素点、特征图位置等）之间的关系。
举个例子，在一张图片中，画面左上角的一朵小花，和画面右下角的一棵大树，即使它们在空间上相距很远，但在语义上可能存在关联（比如它们都在同一片森林里）。Nonlocal Attention 就能直接计算这朵花和这棵树之间的“重要性”或“相关性”。
具体来说，Nonlocal Attention 的计算过程通常是这样的：
1. 计算“关系”： 对于特征图上的每一个位置，它会去与其他所有位置进行“对比”或“计算”。这个“对比”的过程，就是计算它们之间的相似度或相关性，通常是通过点积、高斯核等方式实现的。
2. 加权求和： 这些计算出来的相关性分数，会作为“权重”，用来加权求和所有位置的特征。也就是说，与当前位置“相关性”越高的位置，它的特征在计算当前位置的最终输出时，会占据越重要的地位。
核心：直接建立长距离依赖
Nonlocal Attention 的本质在于，它直接建模了任意两个位置之间的依赖关系。它不依赖于层层堆叠的卷积来“绕远路”获取远距离信息，而是“一步到位”。这种能力对于理解全局场景、捕捉长距离的空间结构非常有帮助。
Transformer：聚焦“上下文”的“序列化”表示
Transformer 作为一个更广泛的模型架构，它在计算机视觉领域的引入，主要是受到了自然语言处理（NLP）的启发。在 NLP 中，Transformer 依靠其核心机制——SelfAttention——来处理序列数据。
SelfAttention 的目标是为序列中的每一个元素（比如一个词）计算一个“上下文感知”的表示。它也是通过计算元素之间的“相关性”来实现的，但其关注点和应用方式有所不同。
当 Transformer 被应用于计算机视觉时，通常会做一些“适配”：
1. 将图像“序列化”： 传统的图像处理是基于二维网格的，而 Transformer 处理的是序列。所以，通常会将图像分割成一系列小的“图块”（patches），并将这些图块“展平”成一个序列。每个图块就相当于序列中的一个“元素”。
2. SelfAttention 的应用： 在这个图块序列上，Transformer 的 SelfAttention 机制就开始发挥作用了。它会计算序列中任意两个图块之间的相关性。就像在 NLP 中计算词语之间的关系一样，这里计算的是图块之间的关系。
3. 位置编码： 由于 Transformer 本身不具备处理序列顺序的能力（它计算的是全局相关性），需要引入“位置编码”来告诉模型每个图块在原始图像中的位置信息。
核心：构建全局的、上下文相关的表示
Transformer 的本质在于，它将图像的局部信息（图块）转换为序列，然后利用 SelfAttention 机制在全局范围内，为每个图块计算一个综合了所有其他图块信息的“上下文”表示。这种表示是高度全局化和上下文相关的。
本质区别的梳理
现在，我们来明确一下它们的本质区别：
1. 概念的层级与应用范围：
Nonlocal Attention 是一种“注意力机制”，是一种提升模型感知长距离依赖能力的“方法”或“模块”。它可以被看作是 Transformer 的 SelfAttention 的一个“特例”或“早期版本”，但更加专注于捕捉“空间上的”长距离依赖。
Transformer 是一种“模型架构”，它通常包含 SelfAttention 作为核心组件，但不仅仅是注意力机制。它还有前馈网络（FeedForward Network）、残差连接（Residual Connection）、层归一化（Layer Normalization）等一系列组件，共同构成一个完整的、强大的网络。
2. 建模对象与信息流动：
Nonlocal Attention： 它的主要建模对象是特征图上的“位置”。它直接计算任意两个位置特征之间的相似度，然后用这些相似度去加权聚合特征。信息流动是“位置到位置”的直接关联。
Transformer (Vision Transformer)： 它的建模对象是图像被“序列化”后的“图块”。它计算任意两个图块之间的相关性，然后用这些相关性去更新每个图块的表示，形成一个上下文感知的图块序列。信息流动是“图块到图块”的全局交换和整合。
3. “注意力”的焦点：
Nonlocal Attention： 更侧重于像素/位置之间的“空间相关性”。它关注的是“这张图片里，左上角的花和右下角的树有多像？”，或者“画面远处的山和近处的草地有没有关联？”
Transformer (SelfAttention)： 更侧重于图块之间的“语义/内容相关性”。它关注的是“这个图块（可能包含一棵树）和那个图块（可能包含一片天空）在构成整个场景时，应该如何相互影响，共同形成更丰富的上下文信息？”
4. 计算的复杂度和灵活性：
Nonlocal Attention： 对于一个 $H imes W$ 的特征图，计算复杂度通常是 $O((HW)^2)$，因为它需要计算所有位置对的交互。
Transformer (SelfAttention)： 在 Vision Transformer 中，假设图片被分割成 $N$ 个图块，其 SelfAttention 的计算复杂度是 $O(N^2)$。如果 $N$ 远小于 $HW$（比如一个 224x224 的图片，分成 16x16 的图块，N=196），那么 Transformer 的计算量可能比直接在像素层面做 Nonlocal Attention 要小。但 Transformer 的计算是基于图块序列，并且有额外的 FFN 等计算。
5. “上下文”的理解：
Nonlocal Attention： 提供的“上下文”主要是一种全局的空间上下文，它告诉你图像中哪些远距离的位置在空间上可能存在共性或相关性。
Transformer： 提供的“上下文”则是一种更深度的、融合了全局信息的内容上下文。每个图块的最终表示，都是通过与其他所有图块的交互，学习到了“它们各自是什么，以及它们在整个场景中扮演什么角色”的综合信息。
打个比方：
Nonlocal Attention 就像是一个经验丰富的侦探，他在审视一桩案件时，能直接从现场的线索（不同位置的特征）中，快速发现看似无关但可能存在联系的关键点（远距离相关性），并将这些联系整合起来。
Transformer 就像是一个团队合作的专家组。他们把一个复杂的任务（理解整张图片）分解成小部分（图块），然后每个专家（图块）都会与其他所有专家进行详细的沟通和讨论（SelfAttention），最终每个人都能形成一个极其全面的、理解了全局背景的观点。
总结来说：
Nonlocal Attention 是 Nonlocal 的一个核心思想的实现，它专注于在空间上建立长距离依赖。而 Transformer 架构，尤其是 Vision Transformer，则将这种“全局关联”的思想进行泛化和结构化，通过将图像“序列化”并应用 SelfAttention，实现了对图像中各个部分（图块）的全局、上下文感知的深度理解。Transformer 不仅仅是一个注意力机制，它是一个更完整的、能够学习复杂特征表示的强大框架。
可以说，Nonlocal Attention 为 Transformer 在视觉领域的成功奠定了基础，展示了长距离依赖建模的重要性。而 Transformer 则在此基础上，通过更系统化的架构和更强大的 SelfAttention，将这种能力发挥到了极致，并开启了计算机视觉的新篇章。
网友意见
3年后再看non-local NN，原来 non-local block = transformer layer (single head) - FFN - positional encoding啊！
[1] 证明了FFN(即MLP)的重要性。这可能解释了为什么几层Non-local layer叠起来提升不大。我自己的实验证明positional encoding对分割任务是有提升的。另外很多transformer for cv的paper都证明multi head表现的比single head更好。
[1] Attention is Not All You Need: Pure Attention Loses Rank Doubly Exponentially with Depth. arXiv:2103.03404.
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