过去一年，谷歌提出的VIT成为最火的模型，说明全部由Self-attention组成的模型会超越CNN。但最近学者又在反思，问题的本质是什么？
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2021年5月，谷歌挖坑 MLP-Mixer ，说明保持VIT的图像序列化输入，使用全连接网络，就可以取得非常好的性能
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2021年10月，ICLR2022的一个投稿论文《Patches are all your need》（只有4页），直接用 depth-wise 卷积替换了VIT的注意力模块，同样取得非常好的性能。但也有overclaim的嫌疑，因为该论文用的7x7大小的 token，VIT为16x16，可能性能提升是因为使用了更小的 token。
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2021年11月，颜水成组提出，Transformer的成功来自于整体架构，他们把Transformer中的注意力模块替换成了简单的空间池化算子（原文中说是embarrassingly simple），但性能很好。
token mixer 过去一年科研人员做了很多工作，self-attention、spatial mlp、depth conv、fft，以及 pooling 都能取得非常好的性能。所以，目前国内外研究某种程度上也陷入了混战期，大家都在发表论文，但涨点的核心本质原因并不明确。
本周记录两个论文，MAE 和 TransMix。
1、MAE
Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners，何恺明大神最新的工作。
这个论文思想特别简单，就是掩盖住图片中的一部分让模型预测。其实NLP自监督的方法就是遮盖住一部分文字，让模型来预测遮盖住的那部分。但这个思想一直没有用于CV里面来。这个论文还有一个有趣的地方：一个公式都没有。模型越简单，也会越凸显其思路的厉害。现在大多人做科研就是在想着加公式，加步骤，加loss，确实境界不一样 ... ...
论文框架如图所示，Encoder 采取VIT的处理方式，将图像划分为规则的非重叠patch，然后随机采样25%的patch输入到VIT 的特征提取器。对于Decoder，将全部 patch输入其中，这个Decoder只在预训练过程中使用，很轻量（论文中的描述为 narrower and shallower than the Encoder, 只有Encoder 10% 的计算量），这样可以减少预训练时的成本。
论文中比较神奇的一点是下面的实验，当 mask ratio 过多或者过少时，性能都不够好。这是因为，当 mask ratio 过少时，网络倾向于修复图像细节，无法获得图像的高层语义信息。当 mask ratio 过大时，网络就无法捕捉到图像内容了。mask ratio 取60%到75%时，性能较好。在准确率允许的条件下，丢弃更多的patch有助于降低编码器的计算量，因此作者选择 mask ratio = 75%。
2、TransMix
TransMix: Attend to Mix for Vision Transformers, 这是来自Johns Hopkins大学，牛津大学和字节跳动的工作，尽管题目里说是为 transformer设计的，实际可以用于任何网络。
这个工作解决了之前 Mixup 和 CutMix 的一个痛点：并非所有像素是相等的，如上图所示，背景中的像素对于标签的贡献并不大。
这个工作就是基于 VIT 的 attention map 来融合标签，正常VIT有196个 patch，因此可以最后一个 Transformer Block 的中间输出，即得到Attention map \(A\)。整个算法的代码如下图所示，也非常容易理解。
论文实验部分的一个图很好的说明了TransMix的效果。通过比较 attention map，TransMix很好的修正的 label 的比例权重。
