极市导读
本文提出了一种新的注意力机制DBRA和基于此的新型视觉Transformer网络DeBiFormer，通过双层路由注意力和代理查询优化键值对选择，增强了模型的识别能力，并在多个数据集上取得了优异的性能。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
论文: DeBiFormer: Vision Transformer with Deformable Agent Bi-level Routing Attention
论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.08582 论文代码：https://github.com/maclong01/DeBiFormer
创新点
提出了可变形双层路由注意力（ DBRA），一种用于视觉识别的注意力内注意力架构，利用代理查询优化键值对的选择并增强注意力图中查询的可解释性。提出了一种新型主干网络 DeBiFormer，基于注意力热图的可视化结果具有更强的识别能力。在 ImageNet、ADE20K和COCO上进行的大量实验表明，DeBiFormer始终优于其他基线。
内容概述
为了改善注意力，许多研究提出了精心设计的高效注意力模式，其中每个查询仅选择一小部分键值对进行关注。然而，尽管有不同的合并或选择键和值标记的策略，这些标记对于查询而言并不具有语义性。在将预训练的ViT和DETR应用于其它下游任务时，查询并不是来自语义区域的键值对。因此，强迫所有查询集中在不充足的标记集合上可能不会产生最佳结果。
最近，随着动态查询感知的稀疏注意力机制的出现，查询聚焦于动态语义最强的键值对，即双层路由注意力。然而，在这种方法中，查询是由语义键值对处理的，而不是源自详细的区域，这在某些情况下可能无法产生最佳结果。此外，在计算注意力时，为所有查询选择的这些键和值受到过多无关查询的影响，导致对重要查询的关注减少，这在执行分割时会产生显著影响。
为了使查询的注意力更加高效，论文提出了可变形双层路由注意力（DBRA），这是一种用于视觉识别的注意力内注意力架构。
第一个问题是如何定位可变形点。为注意力附加一个偏移网络，该网络以查询特征为输入，生成所有参考点的相应偏移量。因此，候选的可变形点朝着重要区域移动，以高灵活性和高效率捕获更多信息特征。 第二个问题是如何从语义相关的键值对中聚合信息，然后将信息广播回查询。当选择用于可变形点的键值对时，专注于前 k个路由区域，选择与区域仅需的语义最相关的部分键值对。在选择了语义相关的键值对后，对可变形点查询应用标记到标记的注意力，然后应用第二个标记到标记的注意力将信息广播回查询。在此过程中，作为键值对的可变形点用于表示语义区域中最重要的点。
DeBiFormer
可变形双层路由注意力(DBRA)
DBRA首先采用一个可变形注意力模块，根据查询特征生成参考点的偏移量，得到可变形点。然而，这些点往往倾向于聚集在重要区域，导致在某些区域的过度集中。
为了解决这个问题，参考BiFormer引入了可变形点感知的区域划分，确保每个可变形点仅与少量的键值对进行交互。然而，单靠区域划分可能导致重要区域和不重要区域之间的不平衡。
为了应对这一问题，DBRA将每个可变形点作为一个代理查询，与语义区域的键值对计算注意力。这种方法确保每个重要区域只分配少数可变形点，从而使注意力能够分布在图像的所有关键区域。较少重要区域的注意力得以减少，而在更重要的区域则得以增加，从而确保整个图像的注意力分布达成平衡。
Model architectures
基于DBRA作为基本构建块，论文提出了一种新颖的视觉变换器，称为DeBiFormer。
遵循了最先进的视觉Tansformer，采用四阶段金字塔结构。在第一阶段使用重叠的图像块嵌入，在第二到第四阶段使用图像块合并模块。这是为了降低输入的空间分辨率，同时增加通道数。随后，使用个连续的DeBiFormer块来转换特征。
在每个DeBiFormer块中，开始时使用的深度卷积，为了隐式编码相对位置的信息。随后，依次使用一个DBRA模块和一个具有扩展比例的2-ConvFFN模块，分别用于跨位置关系建模和每位置嵌入。
主要实验
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