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Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition

Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition是一篇2021年发表的论文，由Jiachen Li、Dong Yin、Yichao Zhou、Shiyi Lan、Shuaicheng Liu和Yong Liang等人撰写。该论文提出了一种新的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)架构——Conv2Former，它将二维卷积层(Conv2D)转换为Transformer中的自注意力机制(self-attention)，并取得了在多个视觉任务上的优异表现。

与传统的CNN相比，Conv2Former将卷积层转换为Transformer的形式，使得模型能够在全局上感知特征之间的关系，并且能够更好地捕捉长距离的关系。同时，Conv2Former还采用了分组卷积(group convolution)和深度可分离卷积(depthwise separable convolution)等技术，以在保证计算效率的同时提高模型性能。

在多个视觉任务上的实验结果表明，Conv2Former在ImageNet分类、CIFAR-10/100分类、COCO目标检测等任务上均取得了与当前最先进方法相媲美的结果，同时具有更少的参数和更高的计算效率。这表明了Conv2Former在将卷积神经网络转换为Transformer时的有效性和优越性。

# ResNet-C: use three 3x3 conv, replace, one 7x7 conv

ResNet-C 是一种基于残差网络（ResNet）的变体，它使用了三个 $3 \times 3$ 的卷积层代替了原始的 $7 \times 7$ 卷积层。这样做的优点是可以增加网络的深度，同时减少参数数量和计算复杂度。具体来说，ResNet-C 的残差块由三个 $3 \times 3$ 卷积层组成，每个卷积层后面都跟着一个批归一化层和 ReLU 激活函数。这三个卷积层的输出在相加之前通过了一个 1x1 的卷积层，以确保通道数一致。最后，将输入的残差加到卷积层的输出中，得到最终的输出。这样的残差块可以替代原始的 $7 \times 7$ 卷积层，用于构建更深的 ResNet 模型，同时保持相同的性能水平。