作者丨欲扬先抑@知乎（已授权）
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/506317516
编辑丨极市平台
论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.03545
代码地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt
这篇文章是一篇“文艺复兴”工作。读起来的时候能感觉到作者对于ConvNet无限的热爱，尤其是在读Introduction部分的时候。通篇读下来，作者的核心论点，同时也是最吸引我的一句话是“the essence of convolution is not becoming irrelevant; rather, it remains much desired and has never faded”。整篇文章写的非常漂亮。
Introduction
作者在Introduction部分里，从ConvNet的前世今生开始讲起，并且在第二段就表明了一个观点：“The full dominance of ConvNets in computer vision was not a coincidence”。 确实，卷积神经网络在transformer诞生前称霸了整个计算机视觉领域，而作者的这篇工作就是让ConvNet重新在视觉领域大放异彩！
作者认为ViT之所以效果好，是因为它是一个大模型，能够适配大量数据集，这使得它能够在分类领域中领先ResNet一大截。但是CV中不仅仅只有分类任务，对于大部分的CV任务，利用的都是滑动窗口，全卷积这样的方式。同时作者指出了ViT的一个最大问题：ViT中的global attention机制的时间复杂度是平方级别的，对于大图片来讲，计算效率会很低。
让作者更佳坚信卷积不会被时代淘汰的一个很关键的原因是Swin Transformer的出现，这种利用local window attention的机制更加充分地证明了卷积这种提取局部的特征信息的作法一定是work的，且一定能发挥应有的性能。同时，作者也指出当下大家都去研究transformer是因为transformer的效果超越了利用ConvNet做的视觉任务。因此，整篇工作，作者就是为了探究构建一个ConvNet要看看它的极限到底在哪里。
Modernizing a ConvNet: a Roadmap
作者从ResNet-50开始，研究了一系列“network modernization”操作，通过FLOPs和在ImageNet-1K上的Acc这两个指标来验证改进操作是否有效。下图是一些列操作的结果。
Training Techniques
首先是训练技巧上更新变成与DeiT相似，作者将epochs从90改成了300，利用AdamW优化器，数据增广手段包括：Mixup，Cutmix，RandAugment，Random Erasing，regularization schemes（包括Stochastic Depth和Label Smoothing）。经过这个改进，ResNet-50从76.1%提升到78.8% 。
Macro Design
Changing stage compute ratio： 作者仿照Swin的层级设计中的compute ratio 1:1:3:1，将compute ratio由原来的（3, 4, 6, 3）变为（3, 3, 9, 3），经过这个改进Acc由78.8%提升到79.4% 。
Changing stem to "Patchify"： 作者仿照ViT，进行了non-overlapping的convolution。是利用 ，stride 的卷积进行操作，Acc由79.4%提升到79.5% 。
ResNeXt-ify
在这一部分作者尝试采用ResNeXt的思路，对FLOPs和Acc进行一个trade-off。核心是grouped convolution。作者采用的是depthwise convolution也就是卷积数与通道数相等。这里也提到了ViT就是depthwise conv和 conv进行channel mixing，也同时在spatial维度上进行特征融合。depthwise这种操作在MobileNet和Xception上都有用到。利用它可以降低FLOPs。作者同时将channel数量从64变为了和Swin-T一样的96.这使得Acc提到了80.5%。FLOPs提升到了 (5.3G) 。
Inverted Bottleneck
如Fig3所示，作者作者修改了Bottleneck的结构如（b）所示，从80.5%提升到了80.6% 。
Large Kernel Sizes
作者为了与Swin同步，想选用大的kernel size，因为Swin中最小也是 ，也比ResNet kernel size 大。
Moving up depthwise conv layer： 如Fig3的（c）所示，作者将depthwise换了个地方。这种变化也是有处处可言的，还是借鉴了Transformer，MSA block提供给MLP Layers先验信息。因此，作者认为这是一个自然的做法。这种做法使得FLOPs降到了4.1G，同时带来了Acc上的下降，降到了79.9% 。
Increasing the kernel size：为了大卷积核，作者做了上述准备工作，然后实验了3，5，7，9，11这5个卷积核大小的效果。这几种卷积核的FLOPs基本相同，其中 效果是最好的达到了80.6% ， 的效果只有79.9% 。作者同时做了对于能力强的模型例如ResNet-200这样的大模型，效果并没有明显提升。
到这里作者也吐槽到，这些做法都是从ViT中借鉴过来的。
Micro Design
在这一部分，大多是layer层面的工作已经做完了。现在focusing到激活函数与归一化上。
Replacing ReLU with GELU： GELU比ReLU在transformer中用的更多，例如Google的BERT，还有OpenAI的GPT-2。因此，这里也将ReLU替换为了GELU，Acc没有变化，还是80.6% 。
Fewer activation fuctions： 还是transformer的设计上，没有用很多归一化函数，因此相比于ResNet Block，作者去掉了很多BN Layer，只留了一个BN Layer在 conv前。这使得Acc上升到了81.4% 。目前已经超过了Swin-T的results。作者还发现如果在Block前面加BN，并不会有Acc上的提升。
Substituting BN with LN： 作者写道，BN的存在可能会对模型的性能产生负面影响。在transformer中，用的是LN，于是作者把BN换成了LN，效果提升到了81.5% 。
Separate downsampling layers： 在ResNet中，spatial维度上的下采样是在resuidal block前面进行的，利用 stride 的卷积还有 conv stirde shortcut connection做的。在Swin中，利用的是separate downsampling layer做的，且在每两个stage之间。作者这里修改成了利用 conv layers stride 做spatial上的下采样。这次修改，效果提升到了82.0%。
终于作者的修改到这里就结束了，这是一个纯卷积的结构，作者给其命名为ConvNeXt。下图是整体的architecture。
Results
Reference
Liu, Z., Mao, H., Wu, C. Y., Feichtenhofer, C., Darrell, T., & Xie, S. (2022). A ConvNet for the 2020s.arXiv preprint arXiv:2201.03545.
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