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- ?博客主页：?睡晚不猿序程?
- ⌚首发时间：2023.6.2
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1. 内容简介
ViT 的操作单位是 Token，也就是图像经过 Patch Embedding 之后生成的序列信息，序列信息和原本的图像表示有些联系。
本文分析了在 ViT 中引入 DWConv（depthwise convolution）的作用，以及 Token 表示与图像表示互相转化时的关系。
2. 在 ViT 中引入 DWConv
假设输入大小为 (8,8,1)，也就是单通道的 8x8 图像，patch 大小为 2，经过了划分变为 (4,4,4)，每一个像素被展平并级联
此时在上面做 2x2 步长为 1 的卷积 DWConv，实际上就是在原图像上做 2x2 ，步长为 1，间隔为 1 的扩张 DWConv
因为像素是按通道以此级联的，所以 DWConv 实际上也是在不同的通道上进行操作的
结论：
基于 Patch 的 DWConv 实际上可以看成是一个扩张卷积，他可以以一种高效的方式增大卷积核感受野，但是仍然会存在扩张卷积的问题
3. 对 Token 使用线性变换
如果要进行 Patch embedding，实际上可以划分为先划分 patch，展平，然后使用全连接层来进行 embedding
实际上这样就是一个大小等于 patch 大小，步长也等于 patch 大小的卷积——可以看作是一个下采样操作
此时如果我们希望将他还原成图像的表示，也就是重做 patch 划分的逆过程，这样实际上是一个 上采样操作，约等于是亚像素卷积
结论：
对 Token 做的线性变换可以看作是一次下采样，如果想要把 Token 重新变换回图像，可以看作是做了一次亚像素卷积，可能损失部分的空间信息
总结
- 每一次 patch embedding 都可以看成是一个下采样操作，如果将将其还原为图像，那么这次 embedding 操作实际上是在重新做了一次亚像素卷积来进行还原
- 在 ViT 中引入 DWConv，实际上就是使用了扩张卷积，基于 patch 的 DWConv 同理