【導讀】最近，中科院軟件所等四個機構的研究團隊將CV與圖神經(jīng)網(wǎng)絡結合起來，提出全新模型ViG，在等量參數(shù)情況下，性能超越ViT，可解釋性也有所提升。

計算機視覺的網(wǎng)絡結構又要迎來革新了？

從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡到帶注意力機制的視覺Transformer，神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是把輸入圖像視為一個網(wǎng)格或是patch序列，但這種方式無法捕捉到變化的或是復雜的物體。

比如人在觀察圖片的時候，就會很自然地就將整個圖片分為多個物體，并在物體間建立空間等位置關系，也就是說整張圖片對于人腦來說實際上是一張graph，物體則是graph上的節(jié)點。

最近中科院軟件研究所、華為諾亞方舟實驗室、北京大學、澳門大學的研究人員聯(lián)合提出了一個全新的模型架構Vision GNN (ViG)，能夠從圖像中抽取graph-level的特征用于視覺任務。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2206.00272.pdf

首先需要將圖像分割成若干個patch作為圖中的節(jié)點，并通過連接最近的鄰居patch構建一個graph，然后使用ViG模型對整個圖中所有節(jié)點的信息進行變換（transform）和交換（exchange）。

ViG 由兩個基本模塊組成，Grapher模塊用graph卷積來聚合和更新圖形信息，F(xiàn)FN模塊用兩個線性層來變換節(jié)點特征。

在圖像識別和物體檢測任務上進行的實驗也證明了ViG架構的優(yōu)越性，GNN在一般視覺任務上的開創(chuàng)性研究將為未來的研究提供有益的啟發(fā)和經(jīng)驗。

論文作者為吳恩華教授，中國科學院軟件研究所博士生導師、澳門大學名譽教授，1970年本科畢業(yè)于清華大學工程力學數(shù)學系，1980年博士畢業(yè)于英國曼徹斯特大學計算機科學系。主要研究領域為計算機圖形學與虛擬現(xiàn)實, 包括:虛擬現(xiàn)實 、真實感圖形生成、基于物理的仿真與實時計算、基于物理的建模與繪制、圖像與視頻的處理與建模、視覺計算與機器學習。

視覺GNN

網(wǎng)絡結構往往是提升性能最關鍵的要素，只要能保證數(shù)據(jù)量的數(shù)量和質量，把模型從CNN換到ViT，就能得到一個性能更佳的模型。

但不同的網(wǎng)絡對待輸入圖像的處理方式也不同，CNN在圖像上滑動窗口，引入平移不變性和局部特征。

而ViT和多層感知機（MLP）則是將圖像轉換為一個patch序列，比如把224×224的圖像分成若干個16×16的patch，最后形成一個長度為196的輸入序列。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡則更加靈活，比如在計算機視覺中，一個基本任務是識別圖像中的物體。由于物體通常不是四邊形的，可能是不規(guī)則的形狀，所以之前的網(wǎng)絡如ResNet和ViT中常用的網(wǎng)格或序列結構是多余的，處理起來不靈活。

一個物體可以被看作是由多個部分組成的，例如，一個人可以大致分為頭部、上半身、胳膊和腿。

這些由關節(jié)連接的部分很自然地形成了一個圖形結構，通過分析圖，我們最后才能夠識別出這個物體可能是個人類。

此外，圖是一種通用的數(shù)據(jù)結構，網(wǎng)格和序列可以被看作是圖的一個特例。將圖像看作是一個圖，對于視覺感知來說更加靈活和有效。

使用圖結構需要將輸入的圖像劃分為若干個patch，并將每個patch視為一個節(jié)點，如果將每個像素視為一個節(jié)點的話就會導致圖中節(jié)點數(shù)量過多（>10K）。

建立graph后，首先通過一個圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（GCN）聚合相鄰節(jié)點間的特征，并抽取圖像的表征。

為了讓GCN獲取更多樣性的特征，作者將圖卷積應用multi-head操作，聚合的特征由不同權重的head進行更新，最后級聯(lián)為圖像表征。

以前的GCN通常重復使用幾個圖卷積層來提取圖數(shù)據(jù)的聚合特征，而深度GCN中的過度平滑現(xiàn)象則會降低節(jié)點特征的獨特性，導致視覺識別的性能下降。

為了緩解這個問題，研究人員在ViG塊中引入了更多的特征轉換和非線性激活函數(shù)。

首先在圖卷積的前后應用一個線性層，將節(jié)點特征投射到同一域中，增加特征多樣性。在圖形卷積之后插入一個非線性激活函數(shù)以避免層崩潰。

為了進一步提高特征轉換能力，緩解過度平滑現(xiàn)象，還需要在每個節(jié)點上利用前饋網(wǎng)絡（FFN）。FFN模塊是一個簡單的多層感知機，有兩個全連接的層。

在Grapher和FFN模塊中，每一個全連接層或圖卷積層之后都要進行batch normalization，Grapher模塊和FFN模塊的堆疊構成了一個ViG塊，也是構建大網(wǎng)絡的基本單元。

與原始的ResGCN相比，新提出的ViG可以保持特征的多樣性，隨著加入更多的層，網(wǎng)絡也可以學習到更強的表征。

在計算機視覺的網(wǎng)絡架構中，常用的Transformer模型通常有一個等向性（Isotropic）的結構（如ViT），而CNN更傾向于使用金字塔結構（如ResNet）。

為了與其他類型的神經(jīng)網(wǎng)絡進行比較，研究人員為ViG同時建立了等向性和金字塔的兩種網(wǎng)絡架構。

在實驗對比階段，研究人員選擇了圖像分類任務中的ImageNet ILSVRC 2012數(shù)據(jù)集，包含1000個類別，120M的訓練圖像和50K的驗證圖像。

目標檢測任務中，選擇了有80個目標類別的COCO 2017數(shù)據(jù)集，包含118k個訓練圖片和5000個驗證集圖片。

在等向性的ViG架構中，其主要計算過程中可以保持特征大小不變，易于擴展，對硬件加速友好。在將其與現(xiàn)有的等向性的CNN、Transformer和MLP進行比較后可以看到，ViG比其他類型的網(wǎng)絡表現(xiàn)得更好。其中ViG-Ti實現(xiàn)了73.9%的top-1準確率，比DeiT-Ti模型高1.7%，而計算成本相似。

金字塔結構的ViG中，隨著網(wǎng)絡的加深逐漸縮小了特征圖的空間大小，利用圖像的尺度不變量特性，同時產(chǎn)生多尺度的特征。

高性能的網(wǎng)絡大多采用金字塔結構，如ResNet、Swin Transformer和CycleMLP。在將Pyramid ViG與這些有代表性的金字塔網(wǎng)絡進行比較后，可以看到Pyramid ViG系列可以超越或媲美最先進的金字塔網(wǎng)絡包括CNN、MLP和Transfomer。

結果表明，圖神經(jīng)網(wǎng)絡可以很好地完成視覺任務，并有可能成為計算機視覺系統(tǒng)中的一個基本組成部分。

為了更好地理解ViG模型的工作流程，研究人員將ViG-S中構建的圖結構可視化。在兩個不同深度的樣本（第1和第12塊）的圖。五角星是中心節(jié)點，具有相同顏色的節(jié)點是其鄰居。只有兩個中心節(jié)點是可視化的，因為如果繪制所有的邊會顯得很亂。

可以觀察到，ViG模型可以選擇與內(nèi)容相關的節(jié)點作為第一階鄰居。在淺層，鄰居節(jié)點往往是根據(jù)低層次和局部特征來選擇的，如顏色和紋理。在深層，中心節(jié)點的鄰居更具語義性，屬于同一類別。 ViG網(wǎng)絡可以通過其內(nèi)容和語義表征逐漸將節(jié)點聯(lián)系起來，幫助更好地識別物體。

審核編輯 ：李倩