如何看待Meta（恺明）最新论文ViTDet：只用ViT做backbone（不使用FPN）的检测模型？
1. 核心突破：去FPN化与ViT的检测潜力挖掘
传统的卷积神经网络（CNN）在目标检测领域扮演了至关重要的角色，而FPN正是CNN在检测任务中取得成功的关键组成部分之一。FPN通过构建一个多尺度特征金字塔，有效地融合了不同感受野的特征，解决了不同尺度目标检测的难题。例如，在Faster RCNN、Mask RCNN等经典模型中，FPN几乎是不可或缺的。
然而，ViTDet的出现挑战了这一固有认知。它证明了，纯粹的ViT，在不依赖FPN的情况下，同样能够达到甚至超越现有SOTA（StateoftheArt）的检测性能。 这是怎么实现的呢？
ViT的自注意力机制： ViT的核心是自注意力机制，它能够让模型在处理图像时，学习到全局的上下文信息，捕获远距离的依赖关系。与CNN的局部感受野不同，ViT的注意力可以“看到”整个图像，这天然地包含了多尺度信息，只是这种多尺度信息是以一种更为分散和全局的方式存在。
ViTDet的设计思路： ViTDet并没有为ViT设计一套复杂的多尺度特征融合模块，而是直接利用ViT不同层级的输出特征。更关键的是，它发现ViT的低层级特征（对应于感受野较小、细节信息丰富）已经包含了足够的、可用于检测的信息，而高层级特征（对应于感受野较大、语义信息丰富）则能提供全局的上下文。 通过一个精巧的解码器，ViTDet能够将这些来自不同层的ViT特征进行有效的整合，从而实现对不同尺度目标的检测。
简化的架构： 去除FPN意味着整个模型的架构变得更为简洁，减少了参数量和计算量，降低了实现复杂性。这对于模型的部署和优化都具有积极意义。
2. ViTDet的架构亮点（不只是ViT本身）：
虽然ViT是骨干，但ViTDet的成功离不开其精巧的检测头设计，尤其是其解码器部分。
多层级特征的整合： ViTDet并不是简单地将ViT最后几层的特征作为输入。它会巧妙地采样ViT的多个中间层特征（通常是具有不同感受野的层），并将这些特征传递给一个轻量级的解码器。
Querybased的检测思路： 许多现代的目标检测器，尤其是基于Transformer的检测器（如DETR），都采用了Querybased的思路。ViTDet也借鉴了这一思想。它会生成一组固定数量的“检测查询（detection queries）”，这些查询与ViT提取的多层级特征进行交互，并通过注意力机制来学习定位目标和预测类别。
Decoder的低复杂度： 相较于FPN这种需要大量卷积操作来构建特征金字塔的结构，ViTDet的解码器通常更为轻量，可能包含一些Transformer的层或者简单的MLP（多层感知机）结构，用于将ViT的全局特征映射到检测任务的空间。
3. 性能表现与意义：
ViTDet在COCO等标准数据集上的表现非常亮眼，在不使用FPN的情况下，能够达到甚至超过同等ViT骨干+FPN的检测器性能。 这说明了：
ViT骨干的强大潜力： ViT本身就蕴含了丰富的多尺度信息，经过合理的提取和利用，足以支撑强大的检测能力，而无需FPN这种额外的辅助结构。
对CNN的挑战： ViTDet的成功，无疑是对CNN作为视觉任务主导地位的一种挑战。它表明Transformer架构在处理图像的全局性和多尺度性上，具有独特的优势，并且可以通过更简洁的架构实现高性能。
推动新的研究方向： ViTDet的研究成果，为目标检测领域开启了新的探索方向。未来，研究者可能会更多地关注如何更好地利用ViT的层级特征，以及如何设计更高效、更简洁的检测头，甚至完全摆脱其他辅助模块。
4. 潜在的讨论点与局限性（更全面的视角）：
虽然ViTDet令人振奋，但我们也可以从更客观的角度来审视：
对预训练的依赖： ViT通常需要大规模的预训练（如ImageNet21k），其强大的检测能力在很大程度上依赖于这种预训练所学到的丰富视觉知识。对于小数据集或者无预训练的情况，其表现可能需要进一步验证。
感受野与FPN的权衡： FPN的核心优势在于其明确的尺度层次化表示，对于检测非常小的目标，FPN在细节层面的放大和融合可能仍有其优势。ViTDet如何处理极端尺度目标的检测，值得进一步研究。
计算资源的消耗： 虽然去除了FPN，但ViT模型本身在计算量和显存占用上仍然相对较大，这可能会限制其在资源受限设备上的应用。
可解释性： 与CNN的局部特征提取方式相比，ViT的全局自注意力机制在某些方面可能更难解释其内部工作原理。
总结来说，Meta的ViTDet论文是一项具有里程碑意义的工作。它不仅展示了纯粹的ViT作为骨干在目标检测任务上的强大能力，更重要的是，它通过去FPN化的创新设计，极大地简化了目标检测的整体架构，并为未来的研究指明了新的方向。这标志着Transformer架构在计算机视觉领域的应用正不断深化，并开始重塑我们对经典任务的认知。
网友意见
ViTDet看起来是恺明团队MAE和ViT Mask R-CNN两个工作的延续。MAE提出了ViT的无监督训练方法，而ViT-Mask R-CNN给出了用ViT作为Backbone的Mask R-CNN的训练技巧，并证明了MAE预训练对下游检测任务的重要性。而ViTDet进一步改进了一些设计，证明了ViT作为Backbone的检测模型可以匹敌基于金字塔Backbone（如Swin和MViT）的检测模型。
ViT作为检测模型的Backbone要解决两个问题，ViT-Mask R-CNN给出了初步解决方案，而ViTDet进一步改进了其中的设计：
如何得到多尺度特征
ViT模型是同质结构，如果采用的patch size是16x16，那么最终就得到一种尺度的特征：1/16特征。但是常用的检测模型往往需要多尺度特征，大多数CNN和金字塔ViT都可以适应这种输出，比如ResNet从不同stage提取1/4，1/8，1/16和1/32特征，并送入FPN进一步融合得到多尺度特征。ViT-Mask R-CNN采用的是XCiT给出的解决方案：将ViT的transformer blocks均分成4个部分，然后从d/4，2d/4，2d/4和d的输出分别提取1/4，1/8，1/16和1/32特征（分别采用2个stride=2的反卷积，一个stride=2的反卷积，identity，stride=2的max pooling），然后送入FPN：
而ViTDet进一步简化了这种策略，直接用最后的1/16特征通过上采样（stride=2的反卷积）或者下采样（stride=2的卷积）得到4个尺度的特征，而且也不再用FPN来进一步融合特征，如下图c所示：
从对比实验来看，这种设计不仅简单，而且效果是最好的：
如何提升计算效率
ViT采用的全局attention和图像输入大小（HW）的平方成正比，对于检测模型，其输入分辨率往往较大，此时用ViT作为Backbone在计算量和内存消耗上都不容小觑，比如输入为1024 × 1024时，采用ViT-B训练Mask R-CNN单batch就需要消耗∼20–30GB显存。为了解决这个问题，ViT-Mask R-CNN采用window attention，然后特征输出的那个位置采用global attention，这样就显著降低了显存消耗和训练时间，而且效果只有微弱下降：
注意这里和Swin不同的是没有采用shifted window，所以各个window之间无信息交互，那么就限制了感受野，而4个global attention起到连接不同window的作用。
ViTDet也采用了window attention，并进一步研究了window信息传递模块，除了采用4个global attention还可以采用4个residual conv blocks，对比如下。从表a可以看出，采用4个conv blocks效果是最好的，比采用复杂的shifted window要好；而表b对比了不同conv block设计，naıve （1个3×3），basic（2个3x3），bottleneck (1×1→3×3→1×1)。
而且采用conv blocks，在显存消耗和推理时间上都要有优势。正如论文所说，虽然conv只是局部操作，只连接两个相邻的windows，但是却足以建立两个windows的所有pixels的联系。另外值得注意的一点是，就算不采用window信息传递模块，模型依然能得到较好的结果：52.9，这大概是因为从单特征生成多尺度以及RPN和RoI heads也能建立windows间的信息传递。
当然，ViTDet也对比了基于MAE预训练和有监督的模型效果，可以看到MAE可以大幅度提升AP，甚至超过IN-21K有监督训练效果：
和金字塔Backbone对比，ViT-Det也相当给力：
但是最后不得不说，虽然ViTDet能得到不错的效果，但是还需要较heavy的训练策略：采用large-scale jittering数据增强，较长的训练epochs（100），采用MAE来无监督预训练。所以论文看起来简单，但是也只有大厂能烧的起实验。
刚看到摘要，一看就不是kaiming的风格，点进去一看，果然不是kaiming的一作。
Kaiming的招牌在于他的一作，包括某些共一的作品，都是非常厉害的大作。
至于的尾作，特别好的文章和一般的文章都有。
Kaiming无疑是一流的学者，但是他现在还没有培养过一流的学生。
当然这也可能是他的个性，做一个安静的研究者。
类似的话题
-
Meta（Facebook AI）最近发布的ViTDet论文，无疑是计算机视觉领域的一个重要进展，它为目标检测任务带来了全新的视角。这篇论文最核心的创新在于，它完全抛弃了传统的、在目标检测中几乎是标配的特征金字塔网络（FPN）结构，转而仅使用Vision Transformer (ViT) 作为骨干............. -
好的，咱们来聊聊Metaanalysis这事儿。如果咱们把研究比作一块块孤零零的拼图，那Metaanalysis就是那位技艺高超的拼图大师，他能把散落在各地、不同风格的拼图碎片巧妙地组合起来，呈现出一幅完整且更清晰的图景。为啥说它重要？我给你掰开了揉碎了说说。首先，它解决了“证据的碎片化”问题。你有.............
-
Facebook公司改头换面为Meta，这个举动无疑是一场颇具野心的品牌重塑，其核心在于一个名为“元宇宙”（Metaverse）的全新概念。那么，这个被寄予厚望的元宇宙究竟是什么？我们又该如何看待它？在我看来，Meta推出的元宇宙概念，绝非仅仅是将Facebook、Instagram、WhatsAp.............
-
Facebook改名为Meta，并将未来押注于“元宇宙”，这绝对是科技界乃至整个社会都在密切关注的一件大事。它不仅仅是一个公司名称的变更，更像是向一个全新的数字时代发出的宣言。如何看待Facebook改名Meta，押注元宇宙？在我看来，这个举动可以从几个层面来理解： 战略转型和品牌重塑： Fac.............
-
关于网传“北大文科博士在深圳大学任教经济困难，月薪13千，上网课要求学校发网络补助”的信息，需从多个角度进行分析，结合中国高校薪酬体系、地区差异及政策背景，综合判断其真实性及合理性。 一、信息真实性分析1. 来源可信度 目前尚无权威媒体或深圳大学官方声明证实该传言。网络传言往往存在夸大或误传.............
-
关于乌克兰数学家康斯坦丁·奥尔梅佐夫（Konstantin Orelmazov）的自杀事件，目前公开的可靠信息较为有限，但结合俄乌冲突的背景和乌克兰学术界的现状，可以尝试从多个角度进行分析和探讨： 1. 事件背景的核实与可能性 身份确认：目前公开的资料中，尚未有明确的、权威的新闻来源（如BBC.............
-
关于美国太平洋司令部空军司令威尔斯巴赫（James W. "Jim" Welsbach）提到的F35战机与歼20近距离接触的事件，目前公开信息中并无直接证据表明该言论来自美国官方渠道，因此需要从多个角度进行分析和澄清。 1. 事件背景与信息来源的可靠性 美国官方声明的缺失：截至2023年，美国.............
-
关于您提到的“硅谷男子在妻子患病期间相亲，妻子病逝后迅速再婚并独吞200万抚恤金”的事件，目前没有权威媒体或官方渠道发布过相关具体信息。因此，这一事件的真实性、细节和法律性质尚无法确认。以下从法律、道德和社会角度进行分析，供您参考： 一、事件可能涉及的法律问题1. 重婚罪（若属实） 根据中国.............
-
欧盟三国领导人乘坐火车前往基辅会晤泽连斯基，这一事件反映了欧洲国家对乌克兰的持续支持，以及俄乌冲突背景下国际政治的复杂动态。以下从多个角度详细分析这一事件及其背后的局势： 一、欧盟三国领导人赴基辅的背景与意义1. 象征性行动 欧盟三国（如波兰、爱沙尼亚、捷克等）领导人乘坐火车前往基辅，是近年.............
-
中国海关查获5840块造假显卡、讯景中国官网临时关闭以及天猫旗舰店下架产品事件，涉及知识产权保护、市场秩序维护及企业合规问题，具有多重社会和行业影响。以下从多个角度详细分析： 一、事件背景与核心问题1. 海关查获假显卡 查获数量：5840块显卡，可能涉及假冒品牌（如讯景、华硕、技嘉等），或.............
-
尹锡悦当选韩国总统是2022年韩国大选的重要结果，这一事件对韩国政治、经济、社会及国际关系产生了深远影响。以下从多个维度详细分析其背景、意义及可能的未来走向： 一、选举背景与过程1. 政治格局 在野党联盟胜利：2022年韩国大选中，由自由民主党和共同民主党组成的“在野党联盟”以压倒性优势击.............
-
关于加州华裔女博士因持刀袭警被警方击毙的事件，这一案件涉及法律程序、执法权、种族问题等复杂背景，需要从多个角度进行分析。以下从法律、执法程序、社会背景、争议焦点等方面展开详细讨论： 1. 事件背景与法律依据根据公开报道，事件发生在2022年11月，加州一名华裔女性（身份为博士）因涉嫌持刀袭击警察，在.............
-
基辛格的《论中国》（On China）是美国前国务卿亨利·基辛格（Henry Kissinger）于1972年访华期间撰写的一部重要著作，也是中美关系史上的关键文献之一。这本书不仅记录了基辛格作为“中间人”在中美关系正常化过程中的角色，还系统阐述了他对中国的政治、文化、历史和外交政策的深刻观察。以下.............
-
印度承认误射导弹落入巴基斯坦境内一事，是印巴两国关系紧张的一个缩影，也反映了地区安全局势的复杂性。以下从多个维度详细分析这一事件的背景、影响及可能的后续发展： 一、事件背景与经过1. 时间与地点 事件发生在2023年6月，印度在进行军事演习时，一枚“阿金科特”（Agni5）远程导弹因技术故障.............
-
2022年2月24日，俄罗斯在乌克兰发动全面军事行动后，联合国大会通过了一项决议草案，要求俄罗斯立即从乌克兰撤军、停止军事行动，并尊重乌克兰的主权和领土完整。这一决议的通过过程和结果引发了国际社会的广泛关注，以下是详细分析： 一、事件背景1. 俄罗斯的军事行动 2022年2月24日，俄罗斯在.............
-
乌克兰副总理呼吁游戏厂商暂停在俄罗斯的业务，并点名腾讯，这一事件反映了俄乌冲突背景下，国际社会通过经济手段施压俄罗斯的策略。以下从背景、动机、可能影响及各方反应等方面进行详细分析： 一、事件背景与动机1. 俄乌冲突的经济压力 俄乌冲突已持续近两年，俄罗斯经济受到严重冲击，包括制裁、能源价格飙.............
-
瓦列里·捷杰耶夫（Valery Gergiev）作为俄罗斯著名的指挥家和马林斯基剧院的音乐总监，其被西方音乐界抵制的事件，涉及复杂的国际政治、文化立场与艺术伦理问题。以下从多个角度详细分析这一事件的背景、原因、影响及争议： 一、事件背景：捷杰耶夫与俄罗斯的政治关联1. 职业背景 捷杰耶夫自1.............
-
全国政协委员建议推广DNA数据库以实现有效打拐的建议，涉及技术、法律、伦理、实际操作等多方面因素，其可行性需从多个维度综合分析。以下从技术、法律、伦理、操作、风险等角度详细探讨： 一、技术可行性分析1. DNA数据库的原理 DNA数据库通过存储犯罪现场或失踪人员的DNA样本，利用DNA指纹技.............
-
关于俄罗斯外交部发布的所谓“乌克兰政府对顿巴斯的暴行”视频，这一问题涉及俄乌冲突的复杂背景、信息战的特征以及国际社会的争议。以下从多个角度进行详细分析： 1. 背景与视频的来源 冲突背景： 顿巴斯地区（包括顿涅茨克和赫尔松两州）自2014年以来一直是俄乌矛盾的焦点。2022年2月，俄罗斯以“保.............
-
关于抖音用户“李赛高（佤邦）”被封号的事件，目前公开信息较为有限，但可以从以下几个角度进行分析和探讨： 一、事件背景与可能原因1. 账号主体身份 “李赛高”可能是某位公众人物或网红，而“佤邦”可能与其身份或背景有关。佤邦是缅甸的一个少数民族地区，历史上曾与中国存在复杂关系，涉及民族、历史、政.............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有