Progressi nei Vision Transformers con Shift Equivariance

L'equivarianza agli spostamenti è un principio importante in come riconosciamo gli oggetti. Quando vediamo qualcosa, la sua posizione potrebbe cambiare, ma sappiamo comunque cos'è. Questa idea è fondamentale per creare modelli che possano identificare le immagini in modo accurato, anche se sono leggermente spostate.

Di recente, i Vision Transformers, un tipo di modello usato per il riconoscimento delle immagini, sono diventati popolari. Questi modelli usano un operatore di autoattenzione, che permette loro di elaborare le informazioni in modo efficace. Tuttavia, quando vengono introdotte alcune parti di questi transformers, come l'embedding dei patch e il codice posizionale, possono rompere l'equivarianza agli spostamenti. Questo significa che quando un'immagine viene spostata un po', il modello potrebbe dare risultati incoerenti.

Per affrontare questo problema, i ricercatori hanno suggerito un nuovo approccio chiamato ancoraggio polifase adattivo. Questo metodo può essere aggiunto ai modelli vision transformer per aiutarli a mantenere l'equivarianza agli spostamenti in parti come l'embedding dei patch e i meccanismi di attenzione. Utilizzando una tecnica chiamata convoluzione depth-wise, possono anche meglio codificare le informazioni posizionali nel modello.

Applicando questo nuovo metodo, i vision transformers possono raggiungere una coerenza del 100% quando le immagini in input vengono spostate. Possono anche gestire cambiamenti come il ritaglio e il flipping senza perdere precisione. Nei test, quando i modelli originali hanno subito una diminuzione della precisione a causa di piccoli spostamenti, i nuovi modelli hanno mantenuto gran parte delle loro prestazioni.

#Bias Induttivo nelle Reti Neurali

Il bias induttivo si riferisce alle assunzioni fatte quando si progettano modelli di machine learning per aiutarli ad apprendere meglio. Gli esseri umani possono riconoscere facilmente gli oggetti, anche se sono distorti o spostati. Questa abilità è qualcosa che le reti neurali convoluzionali (CNN) hanno sfruttato con grande successo. Queste CNN funzionano bene perché incorporano naturalmente l'equivarianza agli spostamenti nel loro design.

Al contrario, i vision transformers non sono intrinsecamente equivari agli spostamenti. Il loro design include diverse parti che interrompono questa proprietà, come l'embedding dei patch e il codice posizionale. Quando un'immagine viene spostata, i token che la rappresentano vengono anch'essi cambiati, portando a risultati diversi dal modello.

Alcuni ricercatori hanno provato a combinare i punti di forza delle CNN e dei vision transformers per affrontare questo problema. Anche se questo approccio aiuta in parte, non risolve completamente la questione. I vision transformers originali utilizzano già un po' di convoluzione nel loro design, ma il modo in cui riducono i dati durante l'embedding dei patch li rende meno affidabili. Altri metodi, come quello usato in CoAtNet, cercano di combinare la convoluzione depth-wise con i meccanismi di attenzione, ma questi faticano ancora a mantenere l'equivarianza agli spostamenti.

#Algoritmo di Ancoraggio Polifase

Il nuovo metodo proposto, chiamato algoritmo di ancoraggio polifase, affronta direttamente il problema dell'equivarianza agli spostamenti. Integrando questo nuovo approccio nei vision transformers, potrebbero diventare davvero equivari agli spostamenti. Questo algoritmo funziona selezionando i valori polifase massimi come ancore per calcolare la convoluzione strided e i processi di attenzione, assicurando che il modello si comporti in modo coerente quando le immagini vengono spostate.

L'algoritmo di ancoraggio polifase aiuta spostando le immagini in input basandosi sui valori massimi trovati nei dati. Questo consente ai meccanismi di attenzione nel modello di funzionare correttamente, anche quando l'input non è perfettamente allineato.

#Affrontare la Mancanza di Equivarianza agli Spostamenti

Per affrontare la perdita di equivarianza agli spostamenti nei vision transformers, è fondamentale esaminare da vicino ogni parte del modello. I diversi componenti all'interno del modello hanno ciascuno un impatto sul fatto che l'equivarianza agli spostamenti venga mantenuta.

Il layer di embedding dei patch, che converte le immagini in pezzi più piccoli, non mantiene l'equivarianza agli spostamenti a causa della riduzione dei dati. Anche i metodi di Codifica Posizionale assoluta e relativa utilizzati nei transformers non sono all'altezza in questo senso. Tuttavia, i layer di normalizzazione e i layer MLP, che fanno parte del modello, mantengono intatta l'equivarianza agli spostamenti.

La sfida diventa particolarmente evidente nelle nuove architetture dei transformers, che spesso utilizzano meccanismi di attenzione subsample. Queste tecniche mirano a ridurre la complessità computazionale dell'elaborazione di vaste quantità di dati, ma spesso sacrificano l'equivarianza agli spostamenti nel farlo.

#Garantire l'Equivarianza agli Spostamenti nei Meccanismi di Attenzione

Per risolvere i problemi con l'attenzione subsample, è stato proposto l'algoritmo di ancoraggio polifase come soluzione. Questo metodo consente un'elaborazione efficace dei dati in input mantenendo comunque le informazioni spaziali necessarie. In questo modo, promuove l'equivarianza agli spostamenti in questi sistemi di attenzione.

L'algoritmo sfrutta concetti di campionamento adattivo, garantendo un calcolo efficiente mantenendo le proprietà desiderate del modello. È progettato per essere facilmente integrato in vari tipi di operatori di attenzione, rendendolo uno strumento versatile per gli sviluppatori di modelli.

#Equivarianza agli Spostamenti nella Codifica Posizionale

Un altro aspetto importante da considerare è la codifica posizionale, che fornisce ai modelli informazioni sulla posizione dei pixel. I metodi tradizionali di codifica posizionale non mantengono l'equivarianza agli spostamenti. Il nuovo approccio proposto utilizza la convoluzione depth-wise con padding circolare per meglio codificare queste informazioni posizionali e mantenere l'equivarianza agli spostamenti.

Assicurando che tutti i componenti del modello siano equivari agli spostamenti, le prestazioni complessive dei vision transformers possono migliorare notevolmente. La combinazione di ancoraggio polifase e convoluzione depth-wise aiuta a creare un modello più robusto in grado di gestire le variazioni del mondo reale nelle immagini.

#Testare i Nuovi Modelli

Per valutare il successo di questi nuovi metodi, sono stati condotti diversi test utilizzando grandi set di dati come ImageNet-1k. Questo ha coinvolto la valutazione di varie architetture transformer, inclusi modelli originali e quelli potenziati con la tecnica di ancoraggio polifase.

I risultati hanno mostrato che i nuovi modelli non solo hanno mantenuto la loro precisione, ma hanno anche dimostrato una migliore coerenza quando hanno affrontato immagini che erano state spostate, ritagliate o girate. In particolare, questi modelli hanno raggiunto una notevole coerenza del 100% durante i test che coinvolgevano piccoli spostamenti.

#Robustezza sotto le Trasformazioni

La robustezza di questi modelli è stata testata ulteriormente applicando varie trasformazioni alle immagini in input. I test includevano ritagli casuali, flipping orizzontali e cancellazioni casuali dei patch, rivelando che i nuovi modelli hanno mantenuto la loro precisione e affidabilità anche in queste condizioni.

Applicando specifici attacchi di spostamento nei casi peggiori, dove le immagini erano leggermente spostate per valutare le prestazioni dei modelli, i nuovi vision transformers con ancoraggio polifase hanno mostrato risultati drasticamente migliorati rispetto ai loro omologhi originali.

#Stabilità delle Previsioni di Output

Sono state prese anche misure di stabilità per valutare quanto i modelli rimanessero coerenti sotto piccoli spostamenti. L'analisi si è concentrata sulla varianza delle previsioni di output quando l'input veniva spostato di piccole quantità, e i risultati hanno mostrato che i modelli che utilizzavano il metodo di ancoraggio polifase avevano quasi zero varianza, indicando che le loro previsioni rimanessero invariate sotto lievi spostamenti.

Sono stati condotti anche test di equivarianza agli spostamenti per valutare quanto bene le caratteristiche derivate dai modelli rimanessero coerenti quando le immagini in input venivano spostate. I modelli modificati hanno superato con successo questi test, confermando l'efficacia dell'approccio di ancoraggio polifase.

#Conclusione

In sintesi, il lavoro presentato mette in evidenza un avanzamento significativo nel funzionamento dei vision transformers reintroducendo l'importante principio dell'equivarianza agli spostamenti. Con i nuovi moduli adattivi e gli algoritmi proposti, i modelli sono ora meglio equipaggiati per affrontare le variazioni delle immagini nel mondo reale.

Garantendo coerenza sotto varie trasformazioni e prestazioni migliorate, questi nuovi vision transformers hanno il potenziale per stabilire un nuovo standard nei compiti di riconoscimento delle immagini. L'integrazione di ancoraggio polifase e convoluzione depth-wise crea un approccio più affidabile che potrebbe portare a ulteriori progressi nel campo della visione artificiale in futuro.

Sebbene questa ricerca si sia concentrata sul dimostrare l'efficacia dei nuovi metodi, lavori futuri potrebbero approfondire ulteriormente l'ottimizzazione di questi modelli per prestazioni ancora migliori in applicazioni pratiche, garantendo che possano affrontare compiti di riconoscimento visivo sempre più complessi.