ICCV2021亮点：渐进采样式Vision Transformer引领变革

在人工智能和计算机视觉领域，Transformer模型已成为研究的热点。Transformer原本是在自然语言处理（NLP）领域取得巨大成功的模型，但近年来，其强大的全局关系建模能力也被引入到计算机视觉任务中。然而，这种简单的tokenization可能会破坏对象结构，将网格分配给不感兴趣的区域（例如背景）并引入干扰信号。为了解决这一问题，牛津大学、清华大学和香港中文大学的研究者在ICCV2021上提出了一种具有渐进采样的视觉Transformer，即PS-ViT。

PS-ViT的核心思想是通过迭代渐进采样策略来定位判别区域。这种策略使得模型能够更准确地关注到图像中的关键信息，从而提高了模型的性能。实验结果表明，PS-ViT在top-1精度方面比普通ViT高出了3.8%，同时参数减少了约4倍，FLOP减少了约10倍。这意味着PS-ViT不仅具有更高的性能，而且更加高效，可以在实际应用中发挥更大的作用。

除了PS-ViT之外，另一个值得关注的Transformer模型是Pyramid Vision Transformer（PVT）。PVT的设计动机在于解决ViT输出的feature map是单尺度且低分辨率的问题，这使得它难以用于pixel-level dense prediction任务（如目标检测和分割）。为了减小计算量和占用内存，PVT引入了逐渐缩小的金字塔结构。随着网络的加深，sequence length逐渐减少，从而实现了高效的计算。PVT是第一个纯Transformer的backbone，可以代替CNN用于很多下游任务中，包括image-level和pixel-level prediction。

在实际应用中，PS-ViT和PVT都展现出了强大的潜力。例如，在图像分类任务中，PS-ViT的高精度使得它能够更准确地识别出图像中的物体。而在目标检测和分割任务中，PVT的金字塔结构使得它能够更好地处理不同尺度的物体。这些优势使得PS-ViT和PVT在实际应用中具有广阔的前景。

当然，PS-ViT和PVT也面临着一些挑战。例如，如何进一步优化模型结构以提高性能、如何降低计算复杂度以适应实际应用场景等都是未来研究的重要方向。我们相信随着研究的深入和技术的发展这些问题将逐渐得到解决。

总之，ICCV2021上的渐进采样式Vision Transformer和Pyramid Vision Transformer为计算机视觉领域带来了新的思路和方法。它们不仅提高了模型的性能还降低了计算复杂度为实际应用提供了有力支持。随着这些技术的不断发展和完善我们期待它们在未来能够发挥更大的作用推动计算机视觉领域取得更大的突破。