来自Transformer的降维打击！low-level多个任务榜首被占领，北大华为等联合提出预训练模型IPT
新智元报道
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来源：极市平台
作者：Happy
【新智元导读】北京大学等最新发布论文，联合提出图像处理Transformer。通过对low-level计算机视觉任务，提出了一种新的预训练模型IPT，占领low-level多个任务的榜首。
本文是北京大学&华为诺亚等联合提出的一种图像处理Transformer。
Transformer自提出之日起即引起极大的轰动，BERT、GPT-3等模型迅速占用NLP各大榜单；后来Transformer被用于图像分类中同样引起了轰动；再后来，Transformer在目标检测任务中同样引起了轰动。
现在Transformer再出手，占领了low-level多个任务的榜首，甚至它在去雨任务上以1.6dB超越了已有最佳方案。
论文链接: https://arxiv.org/abs/2012.00364
Abstract
随机硬件水平的提升，在大数据集上预训练的深度学习模型(比如BERT，GPT-3)表现出了优于传统方法的有效性。transformer的巨大进展主要源自其强大的特征表达能力与各式各样的架构。
在这篇论文中，作者对low-level计算机视觉任务（比如降噪、超分、去雨）进行了研究并提出了一种新的预训练模型：IPT(image processing transformer)。
为最大挖掘transformer的能力，作者采用知名的ImageNet制作了大量的退化图像数据对，然后采用这些训练数据对对所提IPT(它具有多头、多尾以适配多种退化降质模型)模型进行训练。此外，作者还引入了对比学习以更好的适配不同的图像处理任务。
经过微调后，预训练模型可以有效的应用不到的任务中。仅仅需要一个预训练模型，IPT即可在多个low-level基准上取得优于SOTA方案的性能。
上图给出了所提方案IPT与HAN、RDN、RCDNet在超分、降噪、去雨任务上的性能对比，IPT均取得了0.4-2.0dB不等的性能提升。
Method
为更好的挖掘Transformer的潜力以获取在图像处理任务上的更好结果，作者提出了一种ImageNet数据集上预训练的图像处理Transformer，即IPT。
IPT architecture
上图给出了IPT的整体架构示意图，可以看到它包含四个成分：
用于从输入退化图像提取特征的Heads； encoder与decoder模块用于重建输入数据中的丢失信息； 用于输出图像重建的Tails。
Heads
为适配不同的图像处理任务，作者提出采用多头(multi-head每个头包含三个卷积层)架构以分别处理不同的任务。假设输入图像表示为，每个头可以生成特征(注：C默认64)。
故多头架构的计算过程可以描述为：
其中表示图像处理任务个数。
Transformer encoder
在将前述特征送入到Transformer之前，需要将输入特征拆分成块，每个块称之为“word”。具体来讲，输入特征将被拆分为一系列块
为编码每个块的位置信息，作者还在encoder里面添加了可学习的位置编码信息。这里的encoder延续了原始Transformer，采用了多头自注意力模块和前向网络。
encoder的输出表示为,它与输入块尺寸相同，encoder的计算过程描述如下：
其中表示encoder的层数，MSA表示多头自注意力模块，FFN表示前馈前向网络(它仅包含两个全连接层)。
Transformer decoder
decoder采用了与encoder类似的架构并以encoder的输出作为输入，它包含两个MSA与1个FFN。
它与原始Transformer的不同之处在于：采用任务相关的embedding作为额外的输入，这些任务相关的embedding
decoder的计算过程描述如下：
其中表示decoder的输出。decoder输出的N个尺寸为的块特征将组成特征。
Tails
这里的Tails属性与Head相同，作者同样采用多尾以适配不同的人物，其计算过程可以描述如下：
最终的输出即为重建图像，其尺寸为。输出图像的尺寸受任务决定，比如x2超分而言，。
Pre-training on ImageNet
除了transformer的自身架构外，成功训练一个优化transformer模型的关键因素为：大数据集。
而图像处理任务中常用数据集均比较小，比如图像超分常用数据DIV2K仅仅有800张。针对该问题，作者提出对知名的ImageNet进行退化处理并用于训练所提IPT模型。
这里的退化数据制作采用了与图像处理任务中相同的方案，比如超分任务中的bicubic下采样，降噪任务中的高斯噪声。
图像的退化过程可以描述如下：
其中f表示退化变换函数，它与任务相关。对于超分任务而言，表示bicubic下采样；对于降噪任务而言，。
IPT训练过程中的监督损失采用了常规的损失，描述如下：
上式同样表明：所提方案IPT同时对多个图像处理任务进行训练。也就说，对于每个batch，随机从多个任务中选择一个进行训练，每个特定任务对应特定的head和tail。
在完成IPT预训练后，我们就可以将其用于特定任务的微调，此时可以移除掉任务无关的head和tail以节省计算量和参数量。
除了上述监督学习方式外，作者还引入了对比学习以学习更通用特征以使预训练IPT可以应用到未知任务。对于给定输入(随机从每个batch中挑选)，其decoder输出块特征描述为
作者期望通过对比学习最小化同一图像内的块特征距离，最大化不同图像的块特征距离，这里采用的对比学习损失函数定义如下：
其中表示cosine相似性。为更充分的利用监督与自监督信息，作者定义了如下整体损失：
Experiments
Datasets
作者采用ImageNet数据制作训练数据，输入图像块大小为，大约得到了10M图像数据。采用了6中退化类型：x2、x3、x4、noise-30、noise-50以及去雨。
Training&Fine-tuning
作者采用32个NVIDIA Tesla V100显卡进行IPT训练，优化器为Adam，训练了300epoch，初始学习率为，经200epoch后衰减为，batch=256。
在完成IPT预训练后，对特定任务上再进行30epoch微调，此时学习率为。
Super-resolution
下表&下图给出了超分方案在图像超分任务上的性能与视觉效果对比。可以看到：
IPT取得了优于其他SOTA超分方案的效果，甚至在Urban100数据集上以0.4dB优于其他超分方案； IPT可以更好重建图像的纹理和结构信息，而其他方法则会导致模糊现象。
Denoising
下表&下图给出了所提方法在降噪任务上的性能与视觉效果对比，可以看到：
在不同的噪声水平下，IPT均取得了最佳的降噪指标，甚至在Urban100数据上提升高达2dB。 IPT可以很好的重建图像的纹理&结构信息，而其他降噪方法则难以重建细节信息。
Deraining
下表&下图给出了所提方法在图像去雨任务上的性能与视觉效果对比。可以看到：
所提方法取得了最好的指标，甚至取得了1.62dB的性能提升； IPT生成的图像具有与GT最详尽，且具有更好的视觉效果。
Generalization Ability
为说明所提方法的泛化性能，作者采用了未经训练的噪声水平进行验证，结果见下表。可以看到：尽管未在该其噪声水平数据上进行训练，所提IPT仍取得了最佳的指标。
Ablation Study
下图对比了IPT与EDSR在不同数量训练集上的性能对比，可以看到：当训练集数量较少时，EDSR具有更好的指标；而当数据集持续增大后，EDSR很快达到饱和，而IPT仍可持续提升并大幅超过了EDSR。
下表给出了对比损失对于模型性能影响性分析(x2超分任务)。当仅仅采用监督方式进行训练时，IPT的指标为38.27；
而当引入对比学习机制后，其性能可以进一步提升0.1dB。这侧面印证了对比学习对于IPT预训练的有效性。
