MetaFormer Is Actually What You Need for Vision
* Authors: [[Weihao Yu]], [[Mi Luo]], [[Pan Zhou]], [[Chenyang Si]], [[Yichen Zhou]], [[Xinchao Wang]], [[Jiashi Feng]], [[Shuicheng Yan]]
初读印象
comment:: （PoolFormer)Transformer的通用架构是其良好性能的保障，而不是其中的混合算子。
动机
Vit在CV上获得了良好性能表现。Transformer编码器由两部分组成，一部分是用于混合令牌信息的注意力模块，我们称之为令牌混合器（token mixer）。另一个部分包含其余模块，如通道MLP和剩余连接。通过将注意力模块视为一个特定的令牌混合器，我们进一步将整个Transformer抽象为一个通用架构MetaFormer，其中令牌混合器没有被指定。
长久以来，Transformers的成功归功于基于注意力的令牌混合器。基于这一共同信念，注意力模块的许多变体被开发出来以改进视觉转换器。最近的工作将令牌混合器替换成完全空间MLP，也有竞争力的性能表现。其他方法将令牌混合器换为傅里叶变换，也有普通VIT97%的准确率。因此，我们假设与特定的令牌混合器相比，MetaFormer对于模型实现竞争性性能更为重要。为了验证这一假设，该文章应用一个极其简单的非参数算子----池化，作为令牌混合器，只进行基本的令牌混合。令人惊讶的是，这种衍生模型称为PoolFormer，取得了有竞争力的性能，甚至一贯优于调优的Transformer和MLP - like模型。
方法
本文考察一个基本问题：什么才是真正对Transformer及其变体的成功负责?其答案是一般架构，即MetaFormer。本文简单地利用池化作为基本的令牌混合器来探测MetaFormer的功效。
MateFormer
MetaFormer是一个通用的体系结构，其中令牌混合器不被指定，其他组件与Transformers相同。输入I首先通过输入嵌入进行处理。
其中\(X\in R^{N\times C}\)表示序列长度为N，嵌入维度为C的嵌入令牌。
第一个块包含一个令牌混合器，用于令牌之间的信息交流：
第二个子块主要由具有非线性激活的两层MLP组成：
其中
\(\sigma\)是非线性激活函数，如GELU和ReLU。#### PoolFormer
使用尴尬的池化操作符作为令牌混合器，该算子没有可学习的参数，只是使每个令牌平均聚合其附近的令牌特征。该算子可以表示为：
其中K是池化大小，由于MetaFormer块已经有了残差连接，因此在上式中加入了输入本身的减法。
整体架构
总共有L个PoolFormer块，阶段（1,2, 3, 4）分别有 （L/6, L/6, L/2, L/6）个块。
不同PoolFormer模型的配置。嵌入维数有两组，即小尺寸（64、128、320、512）维和中等尺寸（96、196、384、768）维。' S24 '表示模型嵌入维数较小，共有24个PoolFormer块。
表现
上表展示了使用FPN的不同主干的ADE20K语义分割性能。基于PoolFormer的模型始终优于基于CNN的ResNet和ResNeXt以及基于Transformer的PVT模型。例如，PoolFormer - 12比ResNet - 18和PVT - Tiny分别获得了37.1、4.3和1.5的mIoU
启发
mateformer中的patch embedding或许可以改进，比如用可变形卷积的方式。