Meta新研究挑战CV领域基操：ViT根本不用patch，用像素做token效果更佳

---

  新智元报道  

正如token是文本处理的基本单位，patch也被默认是计算机视觉领域处理图像的基本单位。

从CNN诞生，到结合Transformer架构的ViT，虽然模型架构发生了很大的变化，但有一点始终一致——

研究人员们都会把原始图像先进行切割，模型输入以patch作为基本单位。

这种预处理方法非常有效，因此有广泛的影响力，几乎主导了整个CV领域。甚至于，Sora等视频生成模型也沿用了这种方法。

Sora技术报告，训练时将视觉数据切割为patch

然而，Meta AI和阿姆斯特丹大学最近联合发表了一篇文章，对这个CV领域的「基操」提出了有理有据的质疑：图像切成patch，真的有必要吗？

https://arxiv.org/abs/2406.09415

首先我们可以做一个思维实验，将图片切成patch，究竟会对模型的哪方面造成影响？

论文作者提出，将整个图像切割为patch再输入，实质上会为模型引入一种「归纳偏差」（inductive bias），其背后依据的是局部性假设：与距离较远的像素相比，相邻像素更相关，能提供更多信息。

然而，回顾近年来的深度学习革命，我们似乎一直在通过减少归纳偏差取得进步。

比如，从前的研究人员会手动选择特征，现在则是让神经网络从数据中自行学习特征。

不仅是数据，模型架构方面也是如此。CNN的核心是不同大小的卷积核，极其擅长提取图像中的空间层次结构。

在分层学习的过程中，卷积网络先提取边缘、颜色、纹理等低级特征，在此基础上，随后提取出更加抽象、复杂的特征表达，比如面部表情、物体类别等等。

CNN这种对图像特征的空间层次结构的假定，也是另一种形式的归纳偏差。相比之下，Transformer架构则摆脱了这种先验假设，选择用简单的架构对多个尺度进行建模。

作者认为，减少归纳偏差不仅能让模型泛化到更多任务上，还可以促进不同模态数据之间的更大统一，这也是为什么Transformer架构能从处理自然语言逐渐扩展到图像、视频、代码、点云等不同领域。

因此，一个自然的问题出现了：我们能否消除ViT架构中剩余的归纳偏差，即局部性假设，从而实现性能提升？

由此，论文提出了PiT架构，引入关于图像的2D网格结构的「零先验」，将每个单独的像素作为模型输入的token（而不是patch），并加上位置编码。

令人惊讶的结果出现了，模型不但没有表现出训练不收敛或性能退化，反而在下游任务上展现出比ViT更强的性能。

想要消除模型的局部性偏差，首先要弄清CNN和ViT架构分别在哪部分、用什么方式引入了局部性假设。

在卷积网络中，局部性偏差反映在网络每层计算的特征的感受域中，卷积和池化操作都是局部偏置的。

比如，第一层卷积的感受域通常仅对应于一个小的局部窗口。随着网络变深，该区域逐渐扩展，但窗口仍然是局部的，并且仍以某个像素位置为中心。

那么ViT呢？

乍一看，ViT和文本模型中所用的Transfomer类模型一样，都是无局部性的。

因为大多数Transformer中的操作要么是在全局范围内（如自注意力），要么纯粹是在每个单独的token上（比如MLP）。

然而，作者发现，ViT中的两种设计依然会引入局部性归纳偏差：将图像切割成patch，以及位置编码。

将图像切割为16×16大小的patch并将其作为基本操作单元，意味着patch内部和patch之间的计算量截然不同。

各个patch之间会进行多次自注意力操作，但patch内部256个像素被编码为同一个token，始终「绑定」在一起。虽然第一个自注意力块之后会将感受域扩展至全局，但patch化过程已经引入了这种邻域的归纳偏差，「覆水难收」。

位置编码的情况则更复杂一些。如果是可学习的位置编码，则没有引入局部性假设，但实际上CV领域更常用的是绝对位置编码，比如2D sin-cos函数。

PE(x,y,2i) = sin(x/10000^(4i/D))
PE(x,y,2i+1) = cos(x/10000^(4i/D))
PE(x,y,2j+D/2) = sin(y/10000^(4j/D))
PE(x,y,2j+1+D/2) = cos(y/10000^(4j/D))

Where:
(x,y) is a point in 2d space
i,j is an integer in [0, D/4), where D is the size of the ch dimension

由于sin-cos函数的平滑特点，它们也往往会引入局部性偏差，即位置相近的token在编码空间中也会更相似。

相比CNN，ViT的局部性偏差已经大大减少。但想彻底消除，就需要从patch化和位置偏码两个方向同时入手。

因此，编码过程中，PiT将直接把整个图像看作一系列无序的像素进行学习，输入序列可以被表示为如下形式。

其中，d是隐藏维度，L是序列长度，也就是原始图像的大小H×W。

图像的每个像素通常被表示为三维的RGB值，因此PiT只是通过线性层将每个像素投影为d维向量，再加上可学习的CLS标签和可学习的位置编码就构成了输入的token。

PiT模型消除了像素空间结构关系的假设，而是让模型自行从数据中学习，也因此更加通用——它能对任意大小的图像建模，不受卷积核步长或patch大小的限制，甚至可以学习形状不规则的图像。

此外，从文本角度来看，以像素作为token的单位还能大大减少词汇量。比如，对于[0, 255]范围的三通道RGB值，p×p大小的patch可能导致255^3·p·p的词汇量，但PiT的词汇量就只有255³。

然而，PiT最大的缺点就在于，移除patch这个单位后会造成输入序列过长，这对Transformer架构而言是一个致命问题——计算成本会随序列长度大幅增加。

正因为这个原因，评估实验中只能在较小数据规模上验证PiT的有效性。但作者认为，随着LLM处理序列长度的快速发展，PiT的这个缺陷在未来也许不会成为阻碍。

论文通过三个实验研究了PiT架构的有效性，分别是监督学习、使用MAE（masked autoencoder）的自监督学习，以及使用DiT的图像生成。

使用的模型是4种不同规格的PiT和ViT从头开始训练并进行对比，ViT的patch大小为2×2，模型的参数配置如下：

监督学习

该任务使用了CIFAR-100和ImageNet两个数据集，前者包含100个类别标签和6万张图片，后者有1000个类别标签和128万张图片；评估指标则使用验证集上的top-1分类准确率(Acc@1) 和top-5(Acc@5)准确率。

从结果中可以看到，即使ViT已经充分优化，各种规格的PiT在两个指标上都能取得更优的分类准确度。

从概念上看，PiT可以看作patch大小为1×1的ViT，因此模型性能随patch大小的变化趋势可以带来关于模型架构的关键见解。

从上图中可以看到两种不同的趋势。序列长度固定时，降低patch大小虽然在一开始没有显著变化，但随后由于输入尺寸下降、信息量减少，模型性能会迅速退化。

右侧则相反，控制输入大小不变（相当于有固定的信息量），更小的patch会带来性能提升，在patch尺寸为1×1时达到最优。

这表明，patch尺寸虽然能影响模型性能，但输入信息量是更重要的因素。

自监督学习

此实验依旧使用CIFAR-100数据集，让PiT进行自监督预训练，随后针对监督分类进行微调，其中MAE预训练的掩码比例设定为75%随机掩码。

与进行纵向比较可以发现，相比从头开始训练，MAE预训练可以提高分类准确性，且PiT的结果依旧全面优于ViT。

图像生成

此任务中的基线模型用DiT代替了ViT，使用ImageNet让模型进行以类别为条件的图像生成，并通过多个指标量化生成质量，包括FID、sFID、IS分数和准确率/召回率。

本实验中所用的基线模型DiT-L相比之前的研究（最后两行）已经有了显著增益，但PiT-L依旧能在前三个指标上超越DiT-L的表现，且准确率/召回率达到同等水平。

这篇论文对PiT的探索证明了一个令人惊讶的结果——Transformer可以使用单个像素作为token。这就意味着，可能有一种干净的、潜在可扩展的、无需局部性假设的架构。

作者提出，提出PiT的目的并不是要将其推广并取代ViT，因为将每个像素视为token将导致序列长度大幅增加。以目前Transformer类模型的效率，PiT仍不如ViT实用。

考虑到二次计算的复杂性，PiT更多的是一种研究方法，ViT依旧是以效率换质量的最佳选择。

然而，论文希望借助PiT的有效性挑战一下CV领域长久以来的「局部性假设」。这并不是一个「必选项」或者Transformer的本质属性，而只是一种启发式方法。

下一代的视觉模型也许不需要引入patch这个概念，从局部归纳偏差中解放出来，或许能取得更好的性能。