RaftMLP：MLP模型在计算机视觉中的新突破

"RaftMLP: Do MLP-based Models Dream of Winning Over Computer Vision?" 这篇论文主要探讨了在计算机视觉领域，多层感知机（MLP）模型如何挑战传统的卷积神经网络（CNN）以及近期崛起的视觉变压器（Vision Transformer）。在过去的几年中，CNN由于其对图像固有特性的有效利用，如空间局部连接性和平移不变性，一直在计算机视觉任务中占据主导地位。然而，随着自然语言处理领域中Transformer模型的成功，人们开始探索将其结构应用于视觉任务，即视觉Transformer。 视觉Transformer通过将输入图像分割为多个区域（tokens），并利用自注意力机制进行信息交换，展现出在某些视觉任务上的竞争力。尽管如此，Transformer的自注意力操作带来了较高的计算复杂度，这成为实际应用中的一个关键问题。论文中提到的MLP-Mixer是一种尝试简化Transformer结构的设计，它仅包含MLP和通道混合操作，但仍然依赖于嵌入层的令牌表示来提供归纳偏差。 RaftMLP是论文提出的新模型，它旨在引入更多非卷积的归纳偏差到MLP架构中。该模型采用了两种策略：一是区分垂直和水平混合块，以增强对图像结构的感知；二是通过更密集的空间相关性通道混合，使标记间的交互更为紧密。这些改变使得RaftMLP能在提高模型准确性的同时，减少参数量和计算复杂度。与现有的MLP-based模型相比，RaftMLP在参数效率和内存效率之间找到了更好的平衡。 论文进一步指出，RaftMLP的工作展示了基于MLP的模型有可能取代CNN，因为它能吸收更多的归纳偏好，而这些偏好在处理视觉数据时至关重要。这表明，未来的研究可能会更加关注如何在不依赖传统卷积的情况下，构建更高效、更具泛化能力的视觉模型。 "RaftMLP: Do MLP-based Models Dream of Winning Over Computer Vision?" 这篇论文提出了一个新颖的MLP模型，它通过改进的混合策略增强了模型的性能，同时也降低了计算需求。这不仅为计算机视觉领域的模型设计提供了新的思路，也为MLP在视觉任务中的应用开辟了新的可能性。