[논문리뷰 | CV] AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE (2021) Summary

9e0na·2023년 7월 4일

Computer Vision DeepLearning paper-review

[논문리뷰]

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Title

AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE (2021)

0. 이 논문을 읽기 전에 알면 좋을 것들

Downstream task란?

최종적으로 해결하고자 하는 작업을 의미

어떠한 분야에 상관 없이 모두 '자신이 최종적으로 해결하고 싶은 문제'를 의미

Pre-Training이란?

사전 학습된 모델을 의미하며, Xavier 등 임의의 값으로 초기화하던 모델의 가중치들을 다른 문제(task)에 학습시킨 가중치들로 초기화하는 방법

-> 즉, weight와 bias를 잘 초기화 시키는 방법을 의미한다.

이때 사전 학습한 가중치를 활용해 학습하고자 하는 본 문제를 Downstream task라고 부른다.

Fine-Tuning이란?

사전 학습한 모든 가중치와 더불어 Downstream task를 위한 최소한의 가중치를 추가해서 모델을 추가로 학습(미세 조정)하는 방법

기존에 학습되어져 있는 모델을 기반으로 아키텍처를 새로운 목적에 맞게 변형하고 이미 학습된 모델 weights로부터 학습을 업데이트하는 방법

Transfer Learning(전이학습)이란?

Pre-training & Fine-tuning을 하는 학습 과정을 의미

전이학습은 이미 잘 훈련된 모델이 있고, 해당 모델과 유사한 문제를 해결하는 데 효율적으로 사용됨

즉, 사전 학습 모델을 기반으로 새로운 목적(질의응답, 번역 등)을 위해 이미 학습된 weight or bias를 미세하게 조정하는 과정을 의미

대표적인 모델: BERT
대량의 Corpus를 사용해서 Pre-training 시키고 언어의 기본적인 패턴을 이해한 word embedding을 추출한다. Pre-training을 통해 생성된 embedding으로 새로운 문제에 적용하는 전이학습을 수행해 적은 데이터로 기존 ML/DL 모델에 적용하여 빠르게 학습이 가능하다.

Inductive Bias란?

참고자료

training에서 보지 못한 데이터에 대해서도 적절한 귀납적 추론이 가능하도록 하기 위해 모델이 가지고 있는 가정들의 집합을 의미한다.
즉, 주어지지 않은 입력의 출력을 예측하는 능력을 의미한다.

inductive bias가 적다는 것은 그만큼 contraint 없이 이미지 전체에서 정보를 얻을 수 있다는 장점이 있지만, optimal parameter를 찾기 위한 space 또한 커져버리기 때문에 데이터가 충분하게 많지 않으면 학습이 잘 안되는 문제가 발생한다.

DNN 기본적인 요소들의 Inductive Bias는?

Fully Connected: 입력 및 출력 요소는 상호 연결되어 있어, 특별한 relational inductive bias를 가정하지 않는다.

Convolutional: CNN은 locality와 transitional invariance 특성을 갖고 있다. 작은 크기의 커널로 이미지를 지역적으로 볼 수 있으며, 동일한 커널로 전체 이미지를 볼 수 있다.

Recurrent: RNN은 시계열 데이터가 있는 입력에 대해 가정을 하기 때문에 sequentiality와 temporal invariance 특성을 가지고 있다.

Transformer는 Self-Attention 기반이고, CNN 및 RNN 구조에 전혀 의존되지 않기 때문에 보다 상대적으로 inductive bias가 낮다.
- Attention은 Query, Key, Value로 나누어서 Attention Score를 계산하고 이를 통해 Sequence가 다른 Sequence의 요소들과 어느 정도의 연관이 있는지를 나타낸다. 그래서 Fully Connected처럼 모든 입력 및 출력 요소가 상호 영향을 미칠 수 있으므로 Inductive Bias가 낮다고 말할 수 있다.

Abstract

NLP분야에서 Transformer 구조는 높은 성능을 보였지만, CV 분야에서의 적용은 제한적
본 연구에서는 NLP에서 사용되는 standard Transformer를 이미지에 그대로 적용하여 이미지 분류에 좋은 성능을 도출한 Vision Transformer를 제안함

ViT는 CNN에 대한 의존을 끊고 image를 patch로 분할한 후, 이를 NLP의 단어로 취급하여 각 patch의 linear embedding을 순서대로 Transformer의 input으로 넣어 이미지를 분류를 수행함

image patch를 단어의 배열처럼 sequence로 생각하면 된다.

충분한 양의 데이터로 사전학습 한 경우, CNN 기반의 기존 SoTA 모델들을 뛰어넘는 결과를 보여줌

1. Introduction

Transformers의 핵심은 Self-Attention을 사용하여 대량의 Corpus로부터 Pre-Training한 후 작은 task의 데이터셋에 대해서 Fine-Tuning하는 방식이다.
-> 기존 Sequence model (RNN, LSTM)은 순차적으로 token들을 넣어줘야하기 때문에 GPU처리가 매우 비효율적

연산이 매우 효율적이고, 확장성이 좋다. 특히 input sequence의 길이에 구애받지 않는다.

Vit 논문이 발표되기 전까지는 여전히 CNN 기반 모델들이 지배적이었음.
-> Resnet 기반의 아키텍처들이 이미지 분야에서의 SOTA 모델이었던 상황

하지만, 구글팀은 NLP 분야에서 Transformer의 scaling successes에 영감을 받았고, 거의 수정을 거치지 않은 Standard Transformer를 이미지에 적용하였다.

핵심 아이디어는 다음과 같다.

Image를 일정한 크기의 patch로 분할한 후, 이를 NLP의 단어의 배열처럼 Sequence로 취급하자!

즉, Image patch는 NLP의 Token(Words)처럼 처리하면 된다. (하나의 image patch = 하나의 Token)

각 patch들을 linear하게 embedding하여 sequence를 생성한다.

이 sequence를 Transformer의 Input으로 넣어 이미지를 분류한다.

ViT를 ImageNet-1k에 학습했을 때, 비슷한 크기의 ResNet보다 낮은 정확도를 도출하는 것을 통해 ViT가 CNN

ImageNet-21k와 JFT-300M에 pre-training한 ViT를 다른 image recognition task에 Transfer learning 했을 때, ViT가 SOTA 성능을 도출하였다.
- 이를 통해 Large scale 학습이 낮은 Inductive Bias로 인한 성능 저하를 해소시키는 것을 알 수 있다.

Transformer 구조를 기반으로 대량의 Corpora로 학습하고 원하는 Task에 대해서 fine-tuning하는 대표적인 모델은

BERT: a denoising self-supervised pre-training task

GPT: language modeling as its pre-training task
-> 이때 사전학습 방법을 Self-Supervised Learning이라고 한다.

Self-Attention을 image에 다이렉트하게 적용한다고 하면, 이미지의 각 픽셀과 모든 픽셀의 Attention을 계산할 수 있다.

하지만 이런 방식은 pixel의 수에 따라 많은 비용이 소요될 수 있기 때문에 실질적인 input size에는 적용할 수 없는 한계가 있다.

Transformer를 적용하기 위한 많은 노력들이 이 파트에 자세하게 설명되어 있다.
1. Jean-Baptiste Cordonnier, Andreas Loukas, and Martin Jaggi. On the relationship between self attention and convolutional layers. In ICLR, 2020
- 핵심 아이디어: Fully image에 Attention을 적용하기 힘든 문제를 2 x 2 image patches를 추출해 Attention을 적용함으로써 연산량을 낮춤.
  
  2. ImageGPT(IGPT)
  : 가장 유사한 최근 모델이며, 이미지의 해상도와 색상 차원을 낮춘 뒤 Transformer를 pixel에 적용한 모델이다.

3. Method

모델 설계에서 Standard Transformer를 그대로 이미지에 사용하고자 하였고, ViT 모델 구조는 아래 그림과 같다.
- 기존 Transformer 구조와 비슷하게 하려고 한 이유는
  1) 확장성 (scalability)
  2) efficient implementations

3.1 Vision Transformer (ViT) 모델 구조

ViT의 작동과정은 다음과 같다. 참고자료

이미지 x ∈ $R^{H*W*C}$ 가 있을 때, 이미지를 (PxP) 크기의 N(= $H*W$ / $p^2$ )개로 분할하여 flatten한 패치 sequence $x_p$ ∈ $R^{N*(P^2*C)}$ 로 reshape 해준다.

( $H,W$ ): 원본 이미지의 해상도
$C$ : 채널 개수
( $P,P$ ): 각 image patch의 해상도
$N$ : reshape 결과, 나오게 되는 image patch의 개수

ViT는 2d image를 다뤄야 하기 때문에 input에 해당하는 위치에서 위의 작업을 추가적으로 수행해줘야 한다.

Step 1을 그림으로 표현하면 위와 같다.

출처: https://baekyeongmin.github.io/paper-review/vision-transformer-review/

Trainable linear projection을 통해 $X_p$ 의 각 패치를 flatten한 벡터를 D차원으로 변환한 후, 이를 패치 Embedding으로 사용한다.

Trainalbe linear projection의 역할은 각각의 패치인 $X_p$ 를 flatten한 벡터 D차원으로 변환시켜준다.

2번째 단계를 거치면, 하나의 patch가 분홍색에 해당하는 vector로 나오게 된다.
이때 나온 output을 patch 임베딩이라고 한다.

Learnable class 임베딩과 patch 임베딩에 learnable position 임베딩을 더한다.

Learnable class 임베딩은 Step3에서의 분홍색 맨 앞쪽의 * 해당하는 vector이다.
여기서 Learnable class는 BERT 모델과 같이 class token을 만들고, 이를 다른 token들에 concat해준다. (10xD)
-> BERT의 Class token과 유사하게, pre-traing, fine-tuning에서 이미지의 representation으로 이용될 학습 가능한 임베딩 $X_class$ 을 시퀀스의 첫번째 위치에 추가한다.

Transformer Encoder의 최종 output에서 class token에 해당하는 classification header의 input으로 사용한다.

Step2에서 나왔던 총 9개의 patch 임베딩과 class token까지 concat 후 vectors(10xD)에 추가로 position information을 주기 위해 positional Embedding을 더해준다.

** ViT에서는 위의 4가지 position Embedding을 시도한 후, 최종적으로 가장 성능이 좋은 1D position Embedding을 사용하였다.

** 원래 이미지에 맞게 positional embedding도 2D-aware position embedding을 사용했으나 성능 향상이 없었다.

임베딩을 vanilla Transformer encoder에 input으로 넣어 마지막 Layer에서 class embedding에 대한 output인 image representation을 도출한다.

MLP에 image representation을 input으로 넣어 이미지의 class를 분류한다.

3.2. Transformer Encoder

Multi-head Self Attention (MSA)와 MLP Block으로 구성된다.

MLP는 2개의 Layer를 가지고 있고, GELU activation function을 사용한다.

기존 Transformer와는 달리, 각 block의 앞에는 Layer Normalization을 적용하고, 각 block의 뒤에는 residual connection을 적용한다.

GELU activation function 참고자료

GELU 함수는 dropout, zoneout, ReLU 함수의 특성을 조합한 함수로, NLP, Vision 등 다양한 Task에 대해 ReLU, ELU보다 일관적으로 성능이 좋다.

Gaussian Error Linear Unit의 줄임말로, 원본입력에 원본입력을 Gaussian Distribution의 CDF를 통과한 값과 곱해주는 함수이다.

이를 통해 x가 다른 입력과 비교했을 때 얼마나 큰지로 gating이 되는 효과를 얻는다.

bounded below가 되어 있어 gradient vanishing에서 자유롭다.

3.3. Inductive Bias

MLP에서는 locality와 translation equivariance가 있지만, MSA는 global한 특징을 가지고 있기 때문에 CNN 아키텍처에 비해서 더 작은 image-specific inductive bias를 가진다.
1. locality
  : 가까이 있는 neighborhood pixel들에 영향을 많이 받고 거리가 멀어질수록 그 영향도가 떨어지는 것
2. translation equivariance
  : xy축으로 이동하거나 회전을 주더라도 같은 object로 인식하는 것

ViT에서는 모델에 2가지 방법을 사용하여 Inductive Bias의 주입을 시도하였다.
1. Patch Extraction
  : Step 1에서 봤었던 image를 여러 개의 patch로 분할하여 Sequence 형태로 넣는 것.
2. Resolution adjustment
  : 이미지의 Resolution에 따라서 patch의 크기는 동일하지만 patch의 개수는 달라지게 된다. 이 달라지는 개수에 대해 fine-tuning을 할 때, 미세 조정하는 것
inductive bias가 적다는 것은 contraint 없이 이미지 전체에서 정보를 얻을 수 있지만, 적합한 파라미터를 찾기 위한 space가 커져버리기 때문에 데이터가 충분치 않으면 학습이 안된다.

3.4. Hybrid Architecture

ViT는 raw image가 아닌 CNN으로 추출한 raw image의 feature map을 활용할 수 있다.

feature map은 이미 raw image의 공간적 정보를 포함하고 있기 때문에 patch를 자를 때 1x1로 설정해도 된다.

1x1 크기의 patch를 사용할 경우, feature map이 공간차원을 flatten하여 각 벡터에 linear projection을 적용하면 된다.

CNN의 feature map을 Transformer Encoder의 입력 sequence로 넣는 방법이다.

즉, CNN 위에 Transformer encoder를 쌓은 구조를 이용한다.

3.5. Fine-Tuning and Higher Resolution

ViT를 Large Scale로 pre-training 후, 모델을 Downstream Task에 fine-tuning을 진행한다.

Downstream Task에 적용하기 위해서 pre-training할 때 prediction head를 zero-initialized feed forward layer로 대체한다.

고해상도 이미지를 사용할 때 pre-training 단계에서 사용했던 patch size와 동일한 size를 사용하기 때문에 sequence 길이가 더 길어진다.

ViT는 가변적 길이의 patch들을 처리할 수 있지만, pre-train 단계에서 학습시켰던 positional embedding은 효과가 없어지기 때문에 원본 이미지의 위치에 따라 2D interpolation을 사용한다.

이 과정이 Resolution adjustment을 의미한다. 이 과정에서 해상도(resolution)을 조정하고 patch를 추출하며 inductive bias가 수동으로 주입된다.

4. Experiments

이 파트에서는 여러 데이터셋과 모델을 비교하면서 실험을 진행하였다. 결과만 간략하게만 보고 넘어가겠다.
(이 부분은 추후 코드 실습 진행할 때 더 자세하게 볼 예정이다. )

a. Comparision to state-of-art

본 실험에서는 14x14 patch size를 사용한 ViT-Huge와 16x16 patch size를 사용한 ViT-Large의 성능을 baseline과 비교한 표이다.

ViT-L/16 모델이 모든 downstream task에 대하여 BiT-L보다 높은 성능을 도출하였다.

ViT-L/14모델은 ViT-L/16 모델보다 향상된 성능을 도출하였고, BiT-L모델보다 학습시간이 훨씬 짧다.

b. Pretraining data requirements

이 실험에서는 pre-training dataset의 크기에 따른 fine-tuning 성능을 확인한다.

데이터가 클수록 ViT가 BiT보다 성능이 좋고, 크기가 큰 ViT 모델이 효과가 있다.

CNN은 작은 데이터셋에서는 indutive bias 덕분에 좋은 결과를 도출하고 있지만, 큰 데이터셋에서는 ViT가 더 좋은 성능을 도출하였다.

c. Scaling study

Pre-training cost란?
: TPUv3 accelerator에서 모델의 inference 속도 관련 지표

모델들의 scale를 맞춘 후 성능을 비교하는 실험이다. 이때 FLOP을 scale의 지표로 사용한다.

ViT가 ResNet(BiT)와 비교했을 때, 성능과 cost의 trade-off가 우세하다.

Cost가 증가할수록 Hybrid와 ViT의 성능과 trade-off 차이가 감소한다.

5. Conclusion

image를 patch로 분할하여 sequence를 Transformer Encoder에 투입하여 Self-Attention을 사용한다.

대량의 datasets으로 pre-training시킬 때 기존의 SoTA 모델들을 능가하는 성능과 상대적으로 저렴한 비용이 발생된다.

Detection and Segmentation와 같은 다른 CV분야에 ViT를 적용하는 것이 숙제이다. 또한, self- supervised pre-training methods를 계속 탐색하는 것이 숙제이다.

🎯 Summary

저자가 뭘 해내고 싶어 했는가?

NLP분야에서 좋은 성능을 보인 Transformer구조를 CV 분야에서도 적용하고자 하였고, 이미지 분류에 좋은 성능을 도출한 Vision Transformer를 제안하였다.
이 연구의 접근 방식에서 중요한 요소는 무엇인가?

image를 일정한 크기의 path로 분할한 후, 이를 단어의 배열처럼 sequence로 취급하자!
즉, image patch는 NLP의 Token처럼 처리하자!
어느 프로젝트에 적용할 수 있는가?

이미지 분류 프로젝트!
참고하고 싶은 다른 레퍼런스에는 어떤 것이 있는가?

-Transformer
-BERT
-GPT
-ImageGPT(IGPT)
-On the relationship between self attention and convolutional layers
느낀점은?
- NLP에서만 보던 Transformer를 CV분야에서 보니까 색다르고 신기했다. 그리고 Transformer 내용을 여러번 복습할 수 있어서 좋았고, 특히 복습을 하면서 Posional Embedding의 필요성을 구체적으로 알 수 있었다. 그리고 헷갈리던 개념들을 정리하고 나니까 시야가 넓어질 수 있었던거같다.
- CV 분야에 Transformer를 적용하기 위한 많은 노력들이 있었는데, Related Work에서 소개된 논문을 추후 시간되면 읽어봐야겠다.

📚 References

유튜브

https://www.youtube.com/watch?v=0kgDve_vC1o

블로그

https://arxiv.org/abs/2010.11929

https://aistudy9314.tistory.com/67

https://velog.io/@sjinu/%EB%85%BC%EB%AC%B8%EB%A6%AC%EB%B7%B0AN-IMAGE-IS-WORTH-16X16-WORDS-TRANSFORMERS-FOR-IMAGE-RECOGNITION-AT-SCALE-Vi-TVision-Transformer

https://baekyeongmin.github.io/paper-review/vision-transformer-review/

그림 및 개념 참고

GELU 그림 참고: https://velog.io/@tajan_boy/Computer-Vision-GELU

Pre training & Fine tuning 개념 참고: https://velog.io/@soyoun9798/Pre-training-fine-tuning

DownStream Task, Transfer Learning 개념 참고: https://chan-lab.tistory.com/31

'텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 (개정판)' 7장 참고

BERT 개념 참고: https://ebbnflow.tistory.com/162?category=895676

GELU 개념 참고: https://sanghyu.tistory.com/182

9e0na

디지털 마케터가 되기 위해 [a-zA-Z]까지 정리하는 거나입니다 😊