Transformer Yes！华为诺亚、北大等提出IPT模型，底层视觉任务刷榜

来自Transformer的降维打击！

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，如降噪、超分、去雨等进行研究，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

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摘要

随着硬件水平的提升，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。

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方法

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 架构

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 ，其中 表示特征块的数量，P表示特征块尺寸。

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 用于对不同任务进行特征编码。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， 。

在ImageNet上预训练

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：本文所提方案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：

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实验

数据集

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。

训练&微调

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 。

超分辨率

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。

降噪

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。

去雨

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最相近，且具有更好的视觉效果。

泛化性能

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。

消融研究

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。

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结论

本文旨在利用预训练的Transformer模型（IPT）来解决图像处理问题。

IPT模型采用多头、多尾设计，共用Transformer body，用于图像超分辨率、去噪等不同的图像处理任务。

为了最大限度地挖掘Transformer架构在各种任务上的性能，本文研究了一个合成的ImageNet数据集。其中，每个原始图像将被退化为一系列对应的配对训练数据。然后使用有监督和自监督方法训练IPT模型，这两种方法显示出很强的捕获底层图像处理固有特征的能力。

实验结果表明，本文的IPT可以在快速微调后，仅使用一个预训练的模型，就可以优于目前的SOTA方法。

在未来的工作中，作者将把IPT模型扩展到更多的任务中，比如去模糊、去雾等。