摘要
得益于自注意力机制在建模长程依赖方面的强大能力，Transformer 在各类计算机视觉任务中展现出巨大潜力。然而，现有的视觉Transformer将图像视为一维的视觉标记序列，缺乏对局部视觉结构建模的内在归纳偏置（Inductive Bias, IB），且难以有效应对尺度变化问题。为弥补这一不足，现有方法通常依赖大规模训练数据和更长的训练周期，以隐式方式学习归纳偏置。本文提出一种新型视觉Transformer——ViTAE（Vision Transformer Advanced by Exploring intrinsic IB from convolutions），通过显式引入卷积带来的内在归纳偏置，显著提升模型性能。技术上，ViTAE设计了多个空间金字塔下采样模块，利用具有不同膨胀率（dilation rates）的多层卷积，将输入图像高效下采样并嵌入富含多尺度上下文信息的视觉标记中。这一机制赋予模型内在的尺度不变性归纳偏置，使其能够有效学习不同尺度下物体的鲁棒特征表示。此外，在每一Transformer层中，ViTAE在多头自注意力模块之外并行引入一个卷积模块，其输出特征与自注意力特征融合后输入前馈网络。该设计使模型具备内在的局部性归纳偏置，从而能够协同学习局部细节与全局依赖关系。在ImageNet基准以及多个下游任务上的实验结果表明，ViTAE在性能上显著优于基线Transformer模型及现有同类方法。相关源代码与预训练模型将开源发布于GitHub。