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 足球1赔1是赢多少已往一年，Transformer常常跨界视觉鸿沟，大有抢CNN饭碗之势。

先是图像分类上被谷歌ViT粉碎，其后方针检测和图像分割又被微软Swin Transformer拿下。

跟着投身视觉Transformer赓续的学者越来越多，三大任务榜单皆被Transformer或两种架构伙同的模子占据头部。

但就在此时，一篇《2020年代的卷积鸠合》横空出世，带来全新纯卷积模子ConvNeXt，一下又侵犯起来——

全寰宇CV圈再次掀翻模子架构之争，LeCun等一众顶级学者都下场商量的那种。

论文指出，ConvNeXt性能反超同等范畴的Swin Transformer，在ImageNet-1k上超事后者0.7%。

COCO、ADE20K上，ConvNeXt也作念到同等范畴更好或相配水平。

濒临这篇由Facebook与UC伯克利联手打造的论文，深度学习三巨头之一的LeCun直言：

卷积模子与视觉Transformer间的争论愈演愈烈了！

GitHub上，ConvNeXt集合多天排在趋势榜第一。

在国内，如斯垂直的学术问题甚而一度登上知乎全站热榜。

在外洋，不少高校学者和谷歌、Arm等大厂工程师都来参与盘问，甚而捕捉到一些经典论文作家——

ViT作家、EfficientNet系列作家都来展示我方的最新赓续后果，想要一比上下。

△ViT论文二作补充了改进进修措施后的结果

△EfficientNet系列作家补充了最新v2版块结果

再说回LeCun，此次他还真不是来给自家后果站台的，而是建议模子架构之间相互模仿是明天的场地。

你以为我接下来要说“Conv is all you need”了吗？不是！

蓝本LeCun我方最心爱的架构类似DETR，第一层是卷积，背面与更多Transformer作风的层相伙同。

天然此次的ConvNeXt不是他说的这种，但也从Transformer身上模仿了大都手段，LeCun以为其得手之处就在于此。

此次论文的通信作家谢赛宁也对这些盘问作出了陈说。

他说这并不是一篇想要比拼精度刷榜单的论文，更多的是想探索卷积模子的瞎想空间。

在瞎想经过中他们团队尽头克制，尽量保握了模子的简略。

在我看来，所有模子架构都应该是一又友，独一过度复杂才是共同的敌东说念主（若是你认可奥卡姆剃刀原则的话）。

到底谁是最强架构抛开不谈，参与盘问的一众大佬们对这篇论文自身都有一个共同感受：

图表细巧，结构明晰，实验充分，值得一读！

罕见是其中有一张细巧插图，不错说是全文的精华，亦然作家我方提供的“一图看懂”。

图中明晰呈现了一步步把ResNet-50从78.8%精度援救到82.0%的全法子，及所用到的措施。

底下就先来先容一下这篇论文，了解一下ConvNeXt所用的措施和世代相承。

之后再来看架构之争，笃信会有不一样的视角～

给CNN披上Transformer的皮

先看节录，其中相要道的一句话讲述了这篇论文的赓续初志。

……本文旨在重新谛视CNN的瞎想空间，用当代措施在ResNet基础上作念优化，测试纯卷积模子的性能极限……

团队认为天然Transformer在视觉上大得得手，但全局耀眼力机制的复杂度是与输入图像尺寸的平方呈正比的。

对ImageNet图像分类任务的224×224、384×384差异率来说还算不错收受，需要高差异率图像的骨子利用场景下就不太期望。

Swin Transformer靠重新引入卷积汇注会的滑动窗口等诸多特质弥补了这个问题，但也让Transformer变得更像CNN了。

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Swin Transformer的得手让他们重新意志到卷积的热切性。

据此，这篇论文的赓续想路就是：

若是让卷积模子也模仿Transformer架构中的各式措施，但恒久不引入耀眼力模块，能取得什么效果？

论文终末所呈现出来的，是把尺度ResNet一步步改良得更像Transformer的阶梯图。

也就是上头提到的那张广受好评的图。

条形图中，有神色的部分代表Swint-T与ResNet-50在各式要求下的模子精度比较。

灰色部分是更大范畴的Swin-B与ResNet-200之间的比较，带暗影的地方评释这个措施终末未被接收。

为了平正对比，模子的预计量在所有这个词经过中也苟简保握与Swin Transformer同水平。

赓续团队把蜕变之处挂念成五个部分：

宏不雅瞎想、引入ResNeXt、回转瓶颈层、增大卷积核、微不雅瞎想

不外在详备解释每个部分之前，先要先容一下进修措施上的改进。

0、进修措施

视觉Transformer不仅带来一套新的模块和架构瞎想，也接收了与传统CNN不同的进修措施。

论文中接收的是与DeiT和Swin Transformer相似的进修措施。

先把epoch从ResNet的90增多到300，同期改用AdamW优化器。

数据增强方面引入了Mixup、Cutmix、RandAugment和Random Erasing。

正则化方面使用了立时深度（Stochastic Depth）和标签平滑（Label Smoothing）。

接收这些措施后，torchvision版ResNet-50的性能援救了2.7%，从76.1%升到78.8%。

（使用ImageNet-1k上224x244差异率图像进修的top 1精度，下同）

这一结果解释，传统卷积模子与视觉Transformer之间的性能各异也有一部分来自进修措施。

接下来过问对模子自身5大项蜕变的详备先容。

1、宏不雅瞎想

这部分主要有两项蜕变，参考的亦然Swin Transformer。

当先是block数目的比例分拨，原版ResNet-50的4个阶段中是按（3, 4, 6, 3）分拨。

Swin Transformer模仿了多阶段的，每个阶段输出不同差异率的y想想，但比例改成了1：1：3：1。

ConvNeXt侍从这个比例按（3，3，9，3）分拨，结果是模子精度提高了0.6%，到达79.4%。

不外证据此前Facebook团队的两项赓续，团队认为更优的比例也可能存在，有待络续探索。

这部分的第二项蜕变是在stem层。

传统ResNet-50的作念法是一个步长为2的7x7的卷积加上最大池化，相配于对输入图像作念了4倍的下采样。

从ViT驱动会先把输入图像切成一个个patch，对每个patch的操作不再近似。

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Swin Transformer的patch尺寸是4x4，是以ConvNeXt也修复成步长为4的4x4非近似卷积。

这项蜕变给模子精度再度带来0.1%的援救，当今到了79.5%。

此前，布林肯国务卿在华盛顿举行的美国国务院2023年《人口贩运问题报告》发布仪式上表示：“美国致力于打击人口贩运，因为它是一种对人权和自由的攻击。”他补充说：“面对这样一个错综复杂而且不断演变的问题，我们必须全力以赴。”

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2、引入ResNeXt

ResNeXt是本篇论文通信作家谢赛宁在Facebook何恺明组实习时的一作论文，发表在CVPR 2017。

与原版ResNet比拟，ResNeXt在精度与预计量之间的量度作念得更好，是以ConvNeXt盘算推算把这个优点袭取过来。

ResNeXt的中枢想想是分组卷积，同期为弥补模子容量上的吃亏增多了鸠合宽度。

这一次的ConvNeXt径直让分组数与输入通说念数荒谬，设为96。

这么每个卷积核处理一个通说念，只在空间维度上作念信息混杂，得回与自耀眼力机制类似的效果。

这项蜕变把模子精度再提高1%，来到80.5%。

www.fuwci.com 3、回转瓶颈层

这种措施在MobileNetV2中初次建议，随后也在更多轻量化CNN模子中流行开来。

挑升旨真谛的是，Transformer中接收了相似的瞎想，是以ConvNeXt也作念了尝试。

这么回转以后，天然depthwise卷积层的FLOPs增多了，但下采样残差块作用下，所有这个词鸠合的FLOPs反而减少。

模子精度也略微提高了0.1%，来到80.6%。

另外皮以ResNet-200为基础的更大模子中，援救效果也更赫然，从81.9%涨到82.6%。

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从VGG驱动，3x3卷积核成为黄金尺度，小卷积核在硬件中也得到了充分地适配。

Swin Transformer引入了类似卷积核的局部窗口机制，但大小至少有7x7。

据此，ConvNeXt盘算推算再次对不同卷积核大小的效果重新作念探索。

然则，回转瓶颈层之后放大了卷积层的维度，径直增大卷积核会让参数目显耀增多。

是以在这之前，还要再作念一步操作，在回转瓶颈层的基础上把depthwise卷积层提前（b到c）。

这一步操作暂时将模子精度着落到了79.9%。

之后对卷积核大小的稽查从3x3到11x11都有尝试，在7x7时模子精度重回80.6%。

再往上增多效果则不赫然，在ResNet-200上相似如斯，终末卷积核大小就定在7x7。

5、微不雅瞎想

接下来是层一级上的微不雅瞎想，重心放在了激活函数和归一化上。

激活函数上，卷积模子主要使用的是浅薄高效的ReLU。

GELU比ReLU更平滑，被BERT、GPT-3等NLP模子以及ViT接收。

在ConvNeXt的探索中，使用GELU莫得给模子精度带来提高，但亦然一种可行决策。

激活函数的数目上，每个Tranformer块中仅MLP块中存在激活函数。

而CNN的宽敞作念法是每个卷积层背面都附加一个激活函数。

ConvNeXt尝试只保留了两个1x1层之间的GELU激活函数，与Transformer作念法保握一致。

这种措施让模子精度涨了0.7%，终于达到81.3% ，与Swin-T磨灭水平。

归一化层的数目相似作念了减少，精度再涨0.1%至81.4%，向上了Swin-T。

下一步是用LN(层归一化)替换BN(批次归一化)，这在原版ResNet中会让精度着落。

但有了上头各式改行为念基础，ConvNeXt上这个操作让模子精度涨了0.1%，当今达到81.5%。

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终末一步是分离下采样层。

在ResNet上，下采样由残差块实行，Swin Transformer则是使用了单独的下采样层。

ConvNeXt也尝试了类似的政策，使用步长为2的2x2卷积实行下采样操作。

结果却酿成了进修不瓦解。

好在其后找到措置想法，在每个下采样层前边、stem前边和终末的全局平均池化前边都加上LN。

以上所有蜕变汇总起来，ConvNeXt单个块的结构终于定型。

最终得到的ConvNeXt-T小模子，精度达到82.0%，优于Swin-T的81.3%。

更大模子的对比上ConvNeXt也略高，但上风放松。

比较挑升旨真谛的是，团队挂念说念：

所有这些措施里，莫得一项是这篇论文始创的，它们分散在已往十年间的多项赓续里。

ConvNeXt仅仅把这些措施都皆集到一皆赓续，最终却发现了能在ImageNet-1k上胜过Transformer的纯卷积模子。

从FLOPs、参数目、概括量和内存使用量上看，每种范畴的ConvNeXt都和Swin Transformer保握苟简相配。

ConvNeXt的上风还在于，不需要增多额外的迁移窗口耀眼力、相对位置偏置等特殊结构。

保握了模子的简略性，也意味着更容易部署。

最终，团队但愿通过这篇论文挑战一些已被平日收受和默许的不雅点。

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亦然为了促使赓续者们重新想考卷积在预计机视觉中的热切性。

关于ConvNeXt重新掀翻的这场视觉模子架构之争，有更多来自学界和工业界的东说念主建议了不同不雅点。

威尼斯人娱乐城官方 回到架构之争

UC伯克利老师马毅暗意，对这种名义上的比拼不太认可。

伙同他的下一条微博，马毅老师更但愿全球多去关切表面基础。

知乎上有一位匿名网友建议，这篇著述对工业界来说价值更大。

此前Transformer效果虽好，但推行上很难部署，全球一直期待着看到卷积措施的最终实力。

其实这也恰是ConvNeXt这项赓续的初志。

从论文作家谢赛宁对另一处盘问的回复中不错看出，赓续团队认为ImageNet结果并不是重心。

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他们更想强调解让全球关切的是卷积模子在方针检测等卑劣任务中的阐述。

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关于卑劣任务，ConvNeXt在COCO和ADE20K上作念了考证，与SwinTransformer比也有相配或更好的阐述。

后续盘问中还发生一件趣事。

有东说念主发问LeCun，你们部门不应该跟着公司更名叫Meta了么，何如论文签字也曾FAIR？

LeCun开了个小打趣，说这代表Fundamental AI Research（基础AI赓续）

亦然很幽默了～

作家团队

前边已提到的谢赛宁是FAIR赓续员，本科就读于上海交通大学ACM班，博士毕业于UC圣迭戈分校。

谢赛宁读博士时曾在FAIR实习，时辰与何恺明配合完成ResNeXt，是该论文一作。

不久前广受关切的何恺明一作论文MAE他也有参与。

本篇ConvNeXt他是通信作家，正值的是，此次的一作亦然博士时辰来实习的。

一作刘壮，博士就读于UC伯克利，清华姚班毕业生。

DenseNet作家，曾获CVPR 2017最好论文奖。

论文地址 https://arxiv.org/abs/2201.03545

Github地址： https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt