MoCoViT：融合CNN与Transformer的轻量级视觉模型

"本文探讨了如何结合卷积神经网络(CNN)和Transformer结构以创建轻量化的混合网络，以解决纯Transformer在小数据集上性能不足的问题。文章提到了MoCoViT，一种由ByteDance在ECCV 2022上发表的移动卷积视觉Transformer，它使用MobileTransformerBlock (MTB)，包含移动自注意力(MoSA)和移动前馈网络(MoFFN)。MoSA通过Ghost模块减少计算成本，而MoFFN则优化了多层感知机(MLP)的效率。MoCoViT在早期阶段使用CNN块，后期阶段使用MTB块，实现了性能与复杂度的良好平衡。实验结果显示，MoCoViT在ImageNet-1K分类、COCO目标检测和实例分割等任务上超越了其他轻量级模型，如MobileNetV3、GhostNet和MobileFormer。" 在计算机视觉领域，CNN因其平移不变性和局部相关性的特性，成为处理图像任务的首选。然而，CNN的局限在于其感受野有限，难以捕捉全局信息。Transformer结构，尤其是视觉Transformer(ViT)，通过自注意力机制可以捕获长距离依赖关系，但在小数据集上往往不如CNN。因此，研究者们开始探索将两者融合，以充分利用各自的优点。 Transformer的原始设计源于自然语言处理，其核心是自注意力机制，允许模型关注输入序列中的不同位置。当Transformer应用于视觉任务时，它能够处理全局上下文，但需要大量数据进行训练。为了解决这个问题，MoCoViT引入了MobileTransformerBlock，其中的MoSA通过Ghost模块减轻计算负担，同时保持了注意力机制的语义保留能力。MoFFN则通过替换MLP中的线性层来提高效率。 Ghost模块是一种轻量级的卷积操作，通过简单的操作生成更多的特征映射，减少了计算量。MoSA通过Ghost模块在查询、键和值的计算中节省资源，同时利用分支共享机制复用权重。MoFFN则优化了Transformer中的MLP，使得整个网络更加轻量化而不牺牲太多性能。 MoCoViT的网络结构设计独特，它在早期阶段使用CNN块来捕获局部特征，而后期阶段采用MTB，利用Transformer的优势捕获全局信息。这种设计策略使得MoCoViT能够在保持高效的同时，提供与纯Transformer或纯CNN结构相当甚至更好的性能。 实验结果证实，MoCoViT在多个视觉任务中表现出色，不仅超越了其他轻量级CNN模型，也超过了轻量级Transformer模型。这表明，结合CNN和Transformer的混合网络设计是一种有效的方法，能够在资源受限的环境中实现高性能的计算机视觉应用。