2021年，作为算法工程师的你们会在CV业务落地上用Transformer吗？
2021年，作为算法工程师，在CV（计算机视觉）业务落地上使用Transformer，绝对是非常值得认真考虑，甚至可以说是主流趋势。这已经不是“会用吗？”的讨论，而是“怎么用得更好？”的阶段了。
让我来仔细梳理一下，为什么Transformer在2021年已经成为CV落地的重要技术，以及我们在实际业务中会如何考虑它的应用。
为什么Transformer在CV落地中如此重要？
首先，我们需要明白Transformer的强大之处。它最初在NLP（自然语言处理）领域取得了巨大成功，其核心在于自注意力机制（SelfAttention）。这个机制能够让模型关注输入序列中的任意两个位置之间的关联，而不仅仅是局限于局部邻域（比如CNN中的感受野）。
在CV领域，这种“全局关联”的能力带来了革命性的变化：
1. 打破CNN的局部性限制： 传统的CNN模型，即使层数很深，其信息传递本质上还是通过局部卷积核的堆叠。这使得模型在理解长距离依赖关系方面存在天然的瓶颈。例如，在识别一个场景中的物体时，模型需要理解物体之间的相对位置、大小、遮挡关系，这些信息可能分散在图像的各个角落。Transformer的自注意力机制能够直接计算图像中不同区域（patch）之间的关系，捕捉到这种全局信息。
2. 强大的特征表示能力： Transformer能够学习到非常丰富和上下文相关的特征。通过自注意力，模型可以动态地调整对不同区域的关注度，根据当前处理的内容来生成最优的特征表示。这对于理解复杂的图像内容、处理细节以及区分相似但有细微差别的物体至关重要。
3. 模型架构的统一性： ViT（Vision Transformer）的出现，标志着Transformer首次在纯视觉任务上取得了与SOTA CNN模型相媲美的性能，甚至在某些任务上超越了它们。这意味着我们可以用一套相对统一的Transformer架构，去解决不同的CV问题，而不是为每个任务设计特定的CNN变种。
2021年CV业务落地的考量：Transformer的优势与挑战
到了2021年，Transformer在CV领域已经不再是学术界的“新奇事物”，而是开始逐步走向落地。但任何技术在落地过程中都会面临实际的考量，Transformer也不例外。
Transformer在CV落地的优势：
卓越的性能提升： 对于许多CV任务，如图像分类、目标检测、语义分割、实例分割，Transformer模型（如Swin Transformer、DETR、MaskFormer等）都展现出了领先的性能。如果业务对精度有极高的要求，Transformer是绕不开的选择。
泛化能力强： Transformer通常在大规模数据集上预训练后，在下游任务上微调（finetuning）时表现出很强的泛化能力。这意味着一个在ImageNet上预训练好的Transformer模型，可以相对容易地迁移到其他与图像相关的业务场景。
处理长距离依赖和全局上下文： 这在一些对全局信息敏感的任务中尤为关键。例如：
图像检索/相似性搜索： 需要比较两张图片整体的相似度，Transformer的全局感知能力能更好地捕捉到细微的全局差异。
场景理解/事件识别： 需要理解场景中多个物体及其交互，Transformer能更好地建立这些关联。
医学影像分析： 在某些医学影像中，病灶可能分布广泛，局部特征不足以判断，Transformer的全局视角有助于诊断。
自动驾驶： 理解道路上的复杂交通情况，需要模型关注远处和近处的车辆、行人、交通标志，Transformer的全局性有很大优势。
端到端的可训练性（部分模型）： 像DETR这样的模型，将目标检测等任务做成了端到端的Transformer，省去了许多手工设计的组件（如Anchor Boxes、NMS），简化了流程，也可能带来性能提升。
Transformer在CV落地的挑战：
计算资源需求高：
训练成本： Transformer模型，尤其是大型模型，其训练通常需要海量的数据和强大的计算资源（GPU/TPU）。这对于一些中小企业或资源有限的项目来说，是一个不小的门槛。
推理速度： 自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比（O(N^2)），当处理高分辨率图像时，将其分解成大量patch会使得序列长度过长，导致推理速度变慢，内存占用也高。
数据依赖性： Transformer模型，特别是ViT，在小数据集上表现可能不如CNN。它更偏爱大规模、多样化的数据集来学习其强大的表示能力。如果在业务场景中数据量有限，直接使用大规模预训练模型进行微调是更现实的选择。
内存占用： Transformer的注意力矩阵在训练和推理过程中会占用大量内存，这也是高分辨率图像处理时的瓶颈。
对硬件和软件库的依赖： 充分发挥Transformer的性能，通常需要最新的深度学习框架（如PyTorch 1.7+，TensorFlow 2.x+）和优化的硬件驱动。
模型复杂度与可解释性： 虽然Transformer的性能强大，但其内部机制，特别是注意力权重，在某些业务场景下可能需要一定的解释性来满足合规性或调试需求。
2021年，我们（算法工程师）会在CV业务落地上如何使用Transformer？
基于上述的优势与挑战，我们在2021年落地CV业务时，会采取策略性的、务实的方式来应用Transformer：
1. 基于预训练模型进行微调（Finetuning）：
首选策略： 这是最普遍、最有效的方式。利用在ImageNet21k、JFT300M等大规模数据集上预训练好的Transformer模型（如ViT、Swin Transformer、BeiT等），在我们的业务数据集上进行微调。
模型选择： 根据业务需求选择合适的预训练模型。例如，Swin Transformer由于其层次化设计，在继承Transformer全局建模能力的同时，在计算效率和内存占用上做了优化，更适合作为CNN的替代或补充。
微调策略： 针对具体任务（分类、检测、分割）选择合适的Transformer变种（如DETR系列用于检测，MaskFormer用于分割），并采用标准的微调策略，可能包括调整学习率、使用更小的batch size、加入数据增强等。
2. 混合模型（Hybrid Models）：
结合CNN的优势： 在一些对计算资源或模型大小有严格限制，或者数据量相对较小的场景下，我们可能会考虑将CNN与Transformer结合。
实现方式：
CNN作为特征提取器，Transformer作为全局建模器： 用CNN（如ResNet、EfficientNet）提取图像的低级特征，然后将这些特征展平或reshape成序列，输入到Transformer中进行全局建模。这种方式能够充分利用CNN在提取局部细节和边缘信息上的优势，同时用Transformer捕捉长距离依赖。
Transformer与CNN并行： 在网络的不同阶段，同时使用CNN和Transformer提取特征，然后将它们的特征融合。
优势： 这种混合模型往往能在性能和效率之间找到一个更好的平衡。
3. 针对Transformer进行模型优化和剪枝：
解决推理效率问题： 如果直接使用大型Transformer模型推理速度不达标，我们会考虑模型优化技术：
模型剪枝（Pruning）： 移除冗余的连接或注意力头。
量化（Quantization）： 将模型参数从浮点数转换为低比特整数，减少模型大小和计算量。
知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 用一个大型的Transformer模型（Teacher）来训练一个小型、高效的模型（Student），使其在保持较高性能的同时，推理速度更快。
结构化搜索/设计： 寻找更高效的Transformer变体，例如前面提到的Swin Transformer，或者一些基于稀疏注意力、低秩近似的Transformer。
4. 关注特定CV任务的Transformer变种：
目标检测： DETR（DEtection TRansformer）及其后续改进（如Conditional DETR, Deformable DETR, DINO）是重要的落地方向，它们端到端地完成了目标检测，省去了很多手工设计的组件。
语义分割/实例分割： MaskFormer、Mask2Former等模型，也采用了Transformer的思想，为像素级的预测任务带来了新的思路。
图像生成/风格迁移： Diffusion Models（如DALLE2, Stable Diffusion）虽然内部也有Transformer组件，但它们是更复杂的生成模型。在2021年，Transformer在图像生成方面，通常是作为强大的特征提取器或者建模器，与GANs等技术结合。
5. 数据预处理和策略：
Patching 策略： 对于高分辨率图像，如何将图像分割成合适的Patch大小，以及如何处理Patch之间的重叠和位置信息，对Transformer的性能至关重要。
位置编码： 选择合适的位置编码（如Sinusoidal Positional Encoding, Learned Positional Embeddings, Relative Positional Embeddings）对于Transformer的有效性至关重要。
实际应用中的例子
举个例子，如果我们公司的业务是在线电商的商品图片识别与搜索。
问题： 用户上传一张图片，我们需要识别图片中的商品，并找到类似的商品。这需要强大的图像理解能力，能够捕捉到商品的细节、材质、款式，以及全局的搭配。
落地思路：
1. 基础模型： 我们不会从头开始训练一个Transformer。我们会选择一个在大型图像数据集上预训练好的Swin Transformer Large模型。
2. 微调： 利用我们电商平台积累的海量商品图片数据，对Swin Transformer进行微调，目标是商品分类（识别商品类别）和商品相似性学习（通过提取的特征向量进行比对）。
3. 优化： 由于商品图片数量巨大，我们对搜索的响应速度有较高要求。我们会尝试对微调后的Swin Transformer进行量化（比如INT8量化），以加速推理。同时，也会考虑使用知识蒸馏，训练一个更小的EfficientNetB3来模仿Swin Transformer的性能，以适应更广泛的部署环境。
4. 处理长图/大图： 对于一些可能包含多件商品的组合图，Swin Transformer的全局注意力机制能够帮助模型理解这些商品的相互关系，而不仅仅是孤立地识别单个商品。
总结
在2021年，作为算法工程师，我们一定会在CV业务落地中考虑并应用Transformer。它不再是“是否需要”的问题，而是“如何最有效地应用”的问题。我们将根据具体的业务场景、数据量、计算资源以及性能要求，灵活选择纯Transformer模型、混合模型、模型优化技术，并重点关注针对特定CV任务的Transformer变种。Transformer为CV领域带来了前所未有的强大能力，是提升产品竞争力的关键技术之一。
让我来仔细梳理一下，为什么Transformer在2021年已经成为CV落地的重要技术，以及我们在实际业务中会如何考虑它的应用。
为什么Transformer在CV落地中如此重要？
首先，我们需要明白Transformer的强大之处。它最初在NLP（自然语言处理）领域取得了巨大成功，其核心在于自注意力机制（SelfAttention）。这个机制能够让模型关注输入序列中的任意两个位置之间的关联，而不仅仅是局限于局部邻域（比如CNN中的感受野）。
在CV领域，这种“全局关联”的能力带来了革命性的变化：
1. 打破CNN的局部性限制： 传统的CNN模型，即使层数很深，其信息传递本质上还是通过局部卷积核的堆叠。这使得模型在理解长距离依赖关系方面存在天然的瓶颈。例如，在识别一个场景中的物体时，模型需要理解物体之间的相对位置、大小、遮挡关系，这些信息可能分散在图像的各个角落。Transformer的自注意力机制能够直接计算图像中不同区域（patch）之间的关系，捕捉到这种全局信息。
2. 强大的特征表示能力： Transformer能够学习到非常丰富和上下文相关的特征。通过自注意力，模型可以动态地调整对不同区域的关注度，根据当前处理的内容来生成最优的特征表示。这对于理解复杂的图像内容、处理细节以及区分相似但有细微差别的物体至关重要。
3. 模型架构的统一性： ViT（Vision Transformer）的出现，标志着Transformer首次在纯视觉任务上取得了与SOTA CNN模型相媲美的性能，甚至在某些任务上超越了它们。这意味着我们可以用一套相对统一的Transformer架构，去解决不同的CV问题，而不是为每个任务设计特定的CNN变种。
2021年CV业务落地的考量：Transformer的优势与挑战
到了2021年，Transformer在CV领域已经不再是学术界的“新奇事物”，而是开始逐步走向落地。但任何技术在落地过程中都会面临实际的考量，Transformer也不例外。
Transformer在CV落地的优势：
卓越的性能提升： 对于许多CV任务，如图像分类、目标检测、语义分割、实例分割，Transformer模型（如Swin Transformer、DETR、MaskFormer等）都展现出了领先的性能。如果业务对精度有极高的要求，Transformer是绕不开的选择。
泛化能力强： Transformer通常在大规模数据集上预训练后，在下游任务上微调（finetuning）时表现出很强的泛化能力。这意味着一个在ImageNet上预训练好的Transformer模型，可以相对容易地迁移到其他与图像相关的业务场景。
处理长距离依赖和全局上下文： 这在一些对全局信息敏感的任务中尤为关键。例如：
图像检索/相似性搜索： 需要比较两张图片整体的相似度，Transformer的全局感知能力能更好地捕捉到细微的全局差异。
场景理解/事件识别： 需要理解场景中多个物体及其交互，Transformer能更好地建立这些关联。
医学影像分析： 在某些医学影像中，病灶可能分布广泛，局部特征不足以判断，Transformer的全局视角有助于诊断。
自动驾驶： 理解道路上的复杂交通情况，需要模型关注远处和近处的车辆、行人、交通标志，Transformer的全局性有很大优势。
端到端的可训练性（部分模型）： 像DETR这样的模型，将目标检测等任务做成了端到端的Transformer，省去了许多手工设计的组件（如Anchor Boxes、NMS），简化了流程，也可能带来性能提升。
Transformer在CV落地的挑战：
计算资源需求高：
训练成本： Transformer模型，尤其是大型模型，其训练通常需要海量的数据和强大的计算资源（GPU/TPU）。这对于一些中小企业或资源有限的项目来说，是一个不小的门槛。
推理速度： 自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比（O(N^2)），当处理高分辨率图像时，将其分解成大量patch会使得序列长度过长，导致推理速度变慢，内存占用也高。
数据依赖性： Transformer模型，特别是ViT，在小数据集上表现可能不如CNN。它更偏爱大规模、多样化的数据集来学习其强大的表示能力。如果在业务场景中数据量有限，直接使用大规模预训练模型进行微调是更现实的选择。
内存占用： Transformer的注意力矩阵在训练和推理过程中会占用大量内存，这也是高分辨率图像处理时的瓶颈。
对硬件和软件库的依赖： 充分发挥Transformer的性能，通常需要最新的深度学习框架（如PyTorch 1.7+，TensorFlow 2.x+）和优化的硬件驱动。
模型复杂度与可解释性： 虽然Transformer的性能强大，但其内部机制，特别是注意力权重，在某些业务场景下可能需要一定的解释性来满足合规性或调试需求。
2021年，我们（算法工程师）会在CV业务落地上如何使用Transformer？
基于上述的优势与挑战，我们在2021年落地CV业务时，会采取策略性的、务实的方式来应用Transformer：
1. 基于预训练模型进行微调（Finetuning）：
首选策略： 这是最普遍、最有效的方式。利用在ImageNet21k、JFT300M等大规模数据集上预训练好的Transformer模型（如ViT、Swin Transformer、BeiT等），在我们的业务数据集上进行微调。
模型选择： 根据业务需求选择合适的预训练模型。例如，Swin Transformer由于其层次化设计，在继承Transformer全局建模能力的同时，在计算效率和内存占用上做了优化，更适合作为CNN的替代或补充。
微调策略： 针对具体任务（分类、检测、分割）选择合适的Transformer变种（如DETR系列用于检测，MaskFormer用于分割），并采用标准的微调策略，可能包括调整学习率、使用更小的batch size、加入数据增强等。
2. 混合模型（Hybrid Models）：
结合CNN的优势： 在一些对计算资源或模型大小有严格限制，或者数据量相对较小的场景下，我们可能会考虑将CNN与Transformer结合。
实现方式：
CNN作为特征提取器，Transformer作为全局建模器： 用CNN（如ResNet、EfficientNet）提取图像的低级特征，然后将这些特征展平或reshape成序列，输入到Transformer中进行全局建模。这种方式能够充分利用CNN在提取局部细节和边缘信息上的优势，同时用Transformer捕捉长距离依赖。
Transformer与CNN并行： 在网络的不同阶段，同时使用CNN和Transformer提取特征，然后将它们的特征融合。
优势： 这种混合模型往往能在性能和效率之间找到一个更好的平衡。
3. 针对Transformer进行模型优化和剪枝：
解决推理效率问题： 如果直接使用大型Transformer模型推理速度不达标，我们会考虑模型优化技术：
模型剪枝（Pruning）： 移除冗余的连接或注意力头。
量化（Quantization）： 将模型参数从浮点数转换为低比特整数，减少模型大小和计算量。
知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 用一个大型的Transformer模型（Teacher）来训练一个小型、高效的模型（Student），使其在保持较高性能的同时，推理速度更快。
结构化搜索/设计： 寻找更高效的Transformer变体，例如前面提到的Swin Transformer，或者一些基于稀疏注意力、低秩近似的Transformer。
4. 关注特定CV任务的Transformer变种：
目标检测： DETR（DEtection TRansformer）及其后续改进（如Conditional DETR, Deformable DETR, DINO）是重要的落地方向，它们端到端地完成了目标检测，省去了很多手工设计的组件。
语义分割/实例分割： MaskFormer、Mask2Former等模型，也采用了Transformer的思想，为像素级的预测任务带来了新的思路。
图像生成/风格迁移： Diffusion Models（如DALLE2, Stable Diffusion）虽然内部也有Transformer组件，但它们是更复杂的生成模型。在2021年，Transformer在图像生成方面，通常是作为强大的特征提取器或者建模器，与GANs等技术结合。
5. 数据预处理和策略：
Patching 策略： 对于高分辨率图像，如何将图像分割成合适的Patch大小，以及如何处理Patch之间的重叠和位置信息，对Transformer的性能至关重要。
位置编码： 选择合适的位置编码（如Sinusoidal Positional Encoding, Learned Positional Embeddings, Relative Positional Embeddings）对于Transformer的有效性至关重要。
实际应用中的例子
举个例子，如果我们公司的业务是在线电商的商品图片识别与搜索。
问题： 用户上传一张图片，我们需要识别图片中的商品，并找到类似的商品。这需要强大的图像理解能力，能够捕捉到商品的细节、材质、款式，以及全局的搭配。
落地思路：
1. 基础模型： 我们不会从头开始训练一个Transformer。我们会选择一个在大型图像数据集上预训练好的Swin Transformer Large模型。
2. 微调： 利用我们电商平台积累的海量商品图片数据，对Swin Transformer进行微调，目标是商品分类（识别商品类别）和商品相似性学习（通过提取的特征向量进行比对）。
3. 优化： 由于商品图片数量巨大，我们对搜索的响应速度有较高要求。我们会尝试对微调后的Swin Transformer进行量化（比如INT8量化），以加速推理。同时，也会考虑使用知识蒸馏，训练一个更小的EfficientNetB3来模仿Swin Transformer的性能，以适应更广泛的部署环境。
4. 处理长图/大图： 对于一些可能包含多件商品的组合图，Swin Transformer的全局注意力机制能够帮助模型理解这些商品的相互关系，而不仅仅是孤立地识别单个商品。
总结
在2021年，作为算法工程师，我们一定会在CV业务落地中考虑并应用Transformer。它不再是“是否需要”的问题，而是“如何最有效地应用”的问题。我们将根据具体的业务场景、数据量、计算资源以及性能要求，灵活选择纯Transformer模型、混合模型、模型优化技术，并重点关注针对特定CV任务的Transformer变种。Transformer为CV领域带来了前所未有的强大能力，是提升产品竞争力的关键技术之一。
网友意见
时至今日，ImageNet的结论已经不可信了，各种trick实在太多，混在里面无法分辨是trick调得好还是网络结构真的有用。
建议大佬们试试人脸识别，人脸识别模式简单数据量大，在目前人脸识别的数据集上，除了镜像翻转，啥trick都不好使。那要是transformer能比resnet更强，可比ImageNet有说服力多了。
1.所有的Transformer，有一个算一个，敢去掉gelu（其实就是swish变种），去掉300 epoch，去掉mixup/cutmix/randaug，把优化器重新换回SGD来训练么？做实验最基本的单一变量法都不会了？
2.因为Transformer本身就带attention，所以如果要比经典结构，至少要和那些带了se或者其他attention结构的论文比吧。
3.某些Transformer的论文，用开源的thop库来测FLOPs，结果计算量最大的MHSA部分因为没有op定义，所以直接不计入FLOPs，确定没在开玩笑？
4.Transformer目前能看到的优势，相同FLOPs下的参数量更小（3*3卷积替换成MHSA，参数量显然减少了），对极度变态的数据更鲁棒（CNN遮挡30%基本就凉了，Transformer甚至能搞定擦除50%的数据）。
11.27日更新
经过几个月的实验，现在已成功将vit落地。
1.Vit这种结构虽然争议比较大，但在实际业务中相较cnn提升还是很明显，当然也十分难调；
2.实际部署也比较容易，整体结构并没有什么奇奇怪怪的op，性能这方面还是看业务需要，如果对inference time有较高要求，但是又没法在比较好的GPU卡上部署，那要不做量化、要不就换vit的结构（提高patch size、减小vit层数等等）；
做的细粒度检索，目前在无监督预训练方向，vit的检索效果超过cnn一大截（vit s对比res50），正在尝试finetune效果，如果能达到同比的增长，就有可能落地。
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