【图像分类】2022-ConvMixer ICLR

论文题目：Patches Are All You Need?

论文链接：https://arxiv.org/abs/2201.09792

代码链接：https://github.com/locuslab/convmixer

发表时间：2022年1月

引用：Trockman A, Kolter J Z. Patches are all you need?[J]. arXiv preprint arXiv:2201.09792, 2022.

引用数：33

1. 简介

7行PyTorch代码实现的网络，就能在ImageNet上达到80%+的精度！

尽管卷积网络多年来一直是视觉任务的主导架构，但最近的实验表明，基于Transformer的模型，尤其是视觉Transformer(ViT)，可能在某些设置下超过它们的性能。然而，由于变形金刚中自我注意层的二次运行时间，ViT需要使用补丁嵌入，将图像中的小区域组合成单个输入特征，以便应用于更大的图像尺寸。这就提出了一个问题:ViT的性能是由于固有的更强大的Transformer架构，还是至少部分地由于使用补丁作为输入表示?

在本文中，我们为后者提供了一些证据:具体地说，我们提出了ConvMixer，这是一个极其简单的模型，在精神上类似于ViT和更基本的MLP-Mixer，它直接操作补丁作为输入，分离空间和通道维度的混合，并在整个网络中保持相同的大小和分辨率。然而，相比之下，ConvMixer只使用标准的卷积来实现混合步骤。尽管它很简单，但我们表明，ConvMixer在类似的参数计数和数据集大小方面优于ViT、MLP-Mixer和它们的一些变体，此外还优于ResNet等经典视觉模型。

在本文中，作者探讨了一个问题：从根本上讲，视觉Transformer的强大性能是否可能更多地来自于这种基于patch的表示，而不是来自于Transformer结构本身？为了回答这一问题，作者提出了一个非常简单的卷积结构ConvMixer，

2. 网络

2.1 网络

ConvMixer 由一个 patch 嵌入层和一个简单的全卷积块的重复应用组成。该研究保持 patch 嵌入的空间结构，如下图 2 所示。patch 大小为 p 和嵌入维度为 h 的 patch 嵌入可以实现具有 c_in 输入通道、h 个输出通道、内核大小 p 和步长 p 的卷积：

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ConvMixer包括一个patch embedding层，然后重复应用一个简单的卷积块。模型结构图上图所示，像ViT一样，作者也同样运用了Patch Embedding层，Patch大小为 $p$ ,嵌入维数为 $h$ ,Patch Embedding层可以通过与输入通道为 $C_{in}$ ,输出通道为 $h$ ,kernel大小为 $p$ ,步长大小为 $p$ 的卷积来实现：
$kernel_size = p ) } ) z_{0}=\mathrm{BN}\left(\sigma\left\{\operatorname{Conv}_{c_{\text {in }} \rightarrow h}(X, \text { stride }=p, \text { kernel\_size }=p)\right\}\right)$

ConvMixer模块由深度卷积(即，组数等于通道数 $h$ 的分组卷积)和逐点卷积(即，核大小为1 × 1的常规卷积)组成。每个卷积之后都有一个激活函数和BatchNorm：
$\begin{aligned} z_{l}^{\prime} &=\mathrm{BN}\left(\sigma\left\{\text { ConvDepthwise }\left(z_{l-1}\right)\right\}\right)+z_{l-1} \\ z_{l+1} &=\mathrm{BN}\left(\sigma\left\{\text { ConvPointwise }\left(z_{l}^{\prime}\right)\right\}\right) \end{aligned}$
在经过多个卷积块之后，作者应用了一个全局池化来获得大小为 $h$ 的特征向量，并将其传递给softmax分类器，输出分类结果。

Design parameters

ConvMixer的实例化依赖于四个参数:

Patch Embedding的通道维度 $h$
ConvMixer层的重复次数 $d$
控制模型中特征分辨率的patch大小 $p$
depthwise卷积的卷积核大小k。

在后面的实例化中，作者将特定设置的ConvMixer表示为，其中 h 为通道维数， d 为卷积层的重复次数。

2.2 总结

在本文中，作者提出了ConvMixer，这是一种非常简单的模型，它仅使用标准卷积就能独立地混合patch embedding的空间和通道信息。虽然ConvMixer不是为了最大化准确率或速度而设计的，但ConvMixer优于Vision Transformer和MLP-Mixer，并与ResNet、DeiT和ResMLP性能相当。

虽然在文章中，作者将ConvMixer的Patch Embedding层对标了ViT的Transformer中的Patch Embedding层，但是个人觉得，这个部分也可以是看成ResNet的Stem层，只不过下采样的程度比较大，然后后面都是卷积操作，所以就是一个纯卷积模型，只不过设计上因为没有像ResNet那样的多次下采样率，所以看起来和实现起来会更加简单，只需要用很少的代码就能实现。

3. 代码

import torch.nn as nn

class Residual(nn.Module):
    def __init__(self, fn):
        super().__init__()
        self.fn = fn

    def forward(self, x):
        return self.fn(x) + x

def ConvMixer(dim, depth, kernel_size=9, patch_size=7, n_classes=1000):
    return nn.Sequential(
        nn.Conv2d(3, dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size),
        nn.GELU(),
        nn.BatchNorm2d(dim),
        *[nn.Sequential(
                Residual(nn.Sequential(
                    nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size, groups=dim, padding="same"),
                    nn.GELU(),
                    nn.BatchNorm2d(dim)
                )),
                nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=1),
                nn.GELU(),
                nn.BatchNorm2d(dim)
        ) for i in range(depth)],
        nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)),
        nn.Flatten(),
        nn.Linear(dim, n_classes)
    )

作者给出的代码

def ConvMixer(h,d,k,p,n):
    S,C,A=Sequential,Conv2d,lambda x:S(x,GELU(),BatchNorm2d(h))
    R=type('',(S,),{
    
    'forward':lambda s,x:s[0](x)+x})
    return S(A(C(3,h,p,p)),*[S(R(A(C(h,h,k,groups=h,padding=k//2))),A(C(h,h,1))) for i
      in range(d)],AdaptiveAvgPool2d(1),Flatten(),Linear(h,n))