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前言：只是粗读，仅作记录用，大段都是全文翻译来的，挺不准确的，但大概意思是可以理解的，所以想精读文章的同学推荐读原文。
摘要
受ViT的影响，作者重新审视了CNN的大型核设计，并且指出是用少量大型核比使用很多小型核表现更好。作者共提出了五点方案，使用再参数化 （未知） 的大卷积核(31*31)提出了纯粹的CNN网络RepLKNet，代码和模型：https:
//github.com/megvii-research/RepLKNet
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介绍
为什么ViTs超级强大？人们普遍认为，ViTs中 的多头自我注意(MHSA)机制起着关键作用。例如，之前 的研究表明，与卷积相比，MHSA具有更灵活的[50]，能 够（更少的归纳偏差）[19]，对失真[66,98]更鲁棒，能 够建模长期依赖[69,88]，等等。然而，另一方面，最近 的一些研究挑战了MHSA[115]的必要性，将ViTs的高性能 归因于适当的构建块[32]、动态稀疏权值[38,110]等。
图1。ResNet-101/152和RepLKNet-13/31的有效接受野(ERF)。 暗区分布越广，表示ERF越大。更多的层。g.)在扩大erf方面收 效甚微。相反，我们的大型内核模型RepLKNet有效地获得了大 的erf。
在ViTs中，MHSA通常被设计为全局[33,75,93] 或局部[33,75,93]，但具有较大的接受域[59,70,87](e 。g., ≥7×7)，因此，来自单个MHSA层的每个输出都能 够从一个相对较大的区域收集信息。因此，然而，大型 内核在cnn中并不普遍使用（除了第一层[40]）。相反， 一种典型的方式是使用许多小的空间卷积的堆栈 1[40,44,47, 68, 74, 79, 108] (e.g.,3×3)扩大最先 进的cnn的接受域。只有一些老式的网络，如AlexNet[53] 、灵感[76–78]和一些来自神经结构搜索[37,43,56,116] 的架构，采用大的空间卷积（其大小大于5）作为主要部 分。这一观察结果自然提出了一个问题：如果我们为传 统的cnn引入一些大内核而不是许多小内核会怎么样？大 的内核是弥合性能差距的关键吗？
我们的网络一般遵循Swin变压 器[59]的宏架构，只做了一些修改，同时用大的深度卷 积取代了多头自聚焦。我们主要对相对较大的模型进行 基准测试，因为ViTs过去被认为在大数据和模型上超过 了cnn。在ImageNet分类中，我们的基本结构的内核大小 高达31×31，仅在ImageNet-1K数据集上训练即可达到 84.8%的前1精度。
使用大卷积的指南
在深度卷积中使用大核
人们认为，大 核卷积在计算上是昂贵的，因为核的大小二次地增加了 参数和FLOPs的数量。通过应用深度级(DW)卷积[16,44] ，可以极大地克服这个缺点。例如，在我们提出的 RepLKNet中（详见表5），在从[3,3,3,3]到 [31,29,27,13]的不同阶段增加内核大小只会使FLOPs和 参数数量分别增加18.6%和10.4%，这是可以接受的。剩 下的1×1卷积实际上主导了大部分复杂度的工作。
简单说，深层网络的参数不太受某一层卷积核大小的影响
有人可能会担心，DW卷积在像gpu这样的现代并行计算 设备上可能非常低效。传统的DW3×3内核也是如此 [44,72， ，因为DW操作引入了较低的计算比率与。内存访问成本 为[64]，这对现代计算架构并不友好。然而，我们发现 当内核大小变大时，计算密度会增加：例如，在 DW11×11内核中，每次我们从特征图中加载一个值时， 它最多可以参加121次乘法，而在3×3内核中，数字只有 9。因此，根据车顶线模型，当内核大小变大时，实际延 迟不应该比FLOPs的增加增加那么多。
备注1。不幸的是，我们发现现成的深度学习工具(如 Pytorch)对大型DW卷积的支持很差，如表1所示。因此， 我们尝试了几种方法来优化CUDA内核。基于FFT的方法 [65]在实现大卷积方面似乎是合理的。然而，在实践中 ，我们发现的是块级的（逆的）implicit gemm算法是一种较好的选择。该实现已经集成到开 源框架MegEngine[1]中，我们在这里省略了细节。表1显 示，与Pytorch基线相比，我们的实现效率要高得多。通 过我们的优化，RepLKNet中DW卷积的延迟贡献从49.5%减 少到12.3%，这大致与FLOPs的占用成比例。
shotcut的使用
备注2。该指南也适用于ViTs。[32]最近的一项研究发现 ，如果没有身份捷径，注意力会随深度呈双指数下降， 导致过度平滑问题。虽然大核cnn可能以不同于ViT的机 制退化，但我们也观察到，如果没有捷径，网络很难捕 获局部细节。从与[89]类似的角度来看，快捷方式使模 型成为一个由许多具有不同接受域(RFs)的模型组成的隐 式集合，因此它可以从更大的最大射频中获益，而不会 失去捕获小规模模式的能力。
用小内核重新参数化[29]有助于弥补优化问题
我们将MobileNetV2的3×3层分别替换为9×9和13×13， 并可选择采用结构再参数化[25,26,29]方法。具体来说 ，我们构建了一个平行于大层的3×3层，然后在Batch归 一化(BN)[49]层后相加它们的输出(图。2).经过训练后 ，我们将小核和BN参数合并到大核中，因此得到的模型 与训练模型等价，但不再有小核。表3显示了直接将内核 大小从9增加到13降低了准确性，而重新参数化解决了这 个问题。
没看懂！！！
备注3。众所周知，ViTs存在优化问题，特别是在小数据 集[33,57]上。一个常见的解决方法是引入卷积先验，例 如，在每个自注意块[17,96]中添加一个DW3×3卷积，这 与我们的方法类似。这些策略在网络之前引入了额外的 平移等方差和局部性，使得对小数据集更容易进行优化 而不失去通用性。与ViT行为的[33]类似，我们还发现， 当预训练数据集增加到7300万张图像时(参见下一节中的 RepLKNet-XL)时，重新参数化可以被省略而不退化。
对比提升ImageNet分类效果，大型卷积更能提升下游任务的效果
表 3（重新解析后）显示，将MobileNetV2的内核大小从 3×3增加到9×9，ImageNet的精度提高了1。33%，但城 市景观的mIoU为3.99%。表5显示了一个 类似的趋势：随着内核大小从[3,3,3,3]增加到 [31,29,27,13]，ImageNet的准确率仅提高了0.96%，而 ADE20K[114]上的mIoU提高了3.12%。这种现象表明simi 模型 LarImageNet分数在下游任务中可能有非常不同的 能力（就像表5中底部的3个模型一样）。
备注4。是什么 导致了这种现象？首先，大型内核设计显著增加了有效 接受域(ERFs)[63]。许多工作已经证明了“上下文”信 息，这意味着大的erf，在许多下游任务中至关重要，如 目标检测和 语义分割[61,67,91,101,102]。我们 将在第二节中讨论这个话题。5.1.其次，我们认为另一 个原因可能是大型内核设计对网络造成了更多的形状偏 差。简单地说，图像网的图片可以根据纹理或 形状， 如在[7,34]中提出的那样。然而，人类识别物体的依据 主要是基于形状线索而不是纹理 因此，具有较强形状 偏差的模型可以更好地转移到下游任务。[86]最近的一项研究指出，ViTs具有强烈的 形状偏差，这部分解释了为什么ViTs在转移任务中超级 强大。相比之下，在ImageNet上训练的传统cnn倾向于偏 向于纹理[7,34]。幸运的是，我们发现简单地扩大cnn的 核大小可以有效地改善形状偏差。请参阅Sec。5.2详细 信息。
大型内核（eg.,13×13)即使是在小的特征地图(eg.,7×7)
为了验证它，我们将MobileNetV2的最 后阶段将DW卷积扩大到7×7或13×13，因此内核大小与 特征映射大小（默认为7×7）相当，甚至更大。我们按 照指南3的建议，对大型内核进行重新参数化应用。表4 显示，虽然在最后一阶段的卷积已经涉及到非常大的接 受域，进一步在- 折减内核大小仍然会导致性能改进，特别是在下游任务 上，如城市景观。
备注5。当核大小变大时，请注意，cnn的平移等方差并 不严格成立。如图3所示。两个输出在相邻的空间低- 阳离子只共享核权重的一小部分，即， 是通过不同的映射进行转换的。属性也 符合vits的“哲学”-放松共生关系- 在获得更多的容量之前。有趣的是，我们发现了二维 相对位置嵌入(RPE)[4,73]，其应用广泛 在变压器社区中使用的，也可以被视为a 大的深度级内核大小(2H?1)×(2W?1)，其中 大型内核不仅有助于学习概念之间的相对位置，而且由 于填充效应[51]而对绝对位置信息进行编码。
RepLKNet：一个大型内核体系结构
根据上述指导方针，在本节中，我们提出了RepLKNet ，这是一个具有大型内核设计的纯CNN架构。据我们所知 ，到目前为止，cnn仍然主导着小型型号的[107,109]， 而视觉变压器被认为在更复杂的预算下比cnn更好。因此 ，在本文中，我们主要关注相对较大的模型(其复杂度与 ResNet-152[40]或Swin-B[59]相同或大于)，以验证大的 内核设计是否可以消除cnn和ViTs之间的性能差距。
体系结构规范
我们在图4中绘制了RepLKNet的架构。茎指的是起始层。由于我们的目标是下游密集预测任 务的高性能，因此我们希望在开始时通过几个conv层捕 获更多细节。在前3×降采样3×之后，我们安排了一个 DW3×3层来捕获低水平模式，一个1×1conv，另一个 DW3×3层进行降采样。
第1-4阶段每个都包含几个RepLK块，它们使用快捷方 式（指南1）和DW大型内核（指南2）。我们使用DWconv 前后的1×1conv作为一种常见的做法。请注意，每个DW 大型conv使用一个5×5内核进行重新参数化（指南3）， 这在图中没有显示。4.除了提供足够的接受域和聚集空 间信息的能力外，模型的表征能力也与深度密切相关。 为了提供更多的非线性和跨通道的信息通信，我们希望 使用1×1层来增加深度。受到在变压器[33,59]和 MLPs[25,82,83]中广泛使用的前馈网络(FFN)的启发，我 们使用了一个类似的cnn风格的块，由快捷方式、BN、两 个1×1层和GELU[41]组成，因此它被称为ConvFFN块。与 经典的FFN使用层或-在全连接层之前，BN的优点是可以融合到conv中进行有 效的推断。通常情况下，ConvFFN块的内部通道数量为 4×作为输入。简单地遵循ViT和Swin，它们交织着注意 力和FFN块，我们在每个RepLK块之后放置一个ConvFFN。过渡块被放置在两个阶段之间，首先 通过1×1conv增加通道尺寸，然后使用DW3×3conv进行 2×降采样。 综上所述，每个阶段都有三个架构超参数：RepLK块的 数量B、通道维度C和内核大小K。因此，RepLKNet体系结 构将由[B]定义1,B2,B3,B4], [C1,C2,C3,C4], [K1,K2,K3,K4].
使大的内核甚至更大
我们通过固定B=[2,2,18,2]，C=[128,256,512,1024] ，改变K，并观察分类和语义分割的性能，继续评估 RepLKNet上的大型内核。在没有仔细调整超参数的情况 下，我们随意地将内核大小分别设置为[13,13,13,13]、 [25,25,25,13]、[31,29,27,13]，并将模型称为 RepLKNet-13/25/31。我们还构造了两个小内核基线尺寸都为3或7(RepLKNet-3/7）。
在ImageNet上，我们使用AdamW[62]优化器、随机增强 [21]、混合[106]、CutMix[105]、Rand擦除[112]和随机 深度[48]训练了120个时代，遵循最近的工作 [3,59,60,84]。详细的培训配置见附录A。
对于语义分割，我们使用ADE20K[114]，这是一个广泛 使用的大规模语义分割数据集，包含150个类别的20K图 像用于训练，2K用于验证。我们使用imagenet训练的模 型作为骨干，采用MMS分割[18]实现的UperNet[97]和80k 迭代训练设置，并测试单尺度的mIoU。
表5显示了我们在不同内核大小下的结果。在ImageNet 上，虽然将内核大小从3增加到13可以提高精度，但使它 们更大并不会带来进一步的改进。.82然而，在ADE20K上 ，将内核从[13,13,13,13]扩展到[31,29,27,13]会带来0 个更高的mIoU，只增加了5.3%的参数和3.5%的FLOPs，这 突出了大型内核对于下游任务的重要性。
在下面的小节中，我们使用具有更强训练配置的 RepLKNet31，与ImageNet分类、城市景观/ADE20K语义分 割和COCO[55]目标检测进行比较。我们将上述模型称为 RepLKNet-31B(B表示Base)，将C=[192,384,768,1536]的 更宽模型称为RepLKNet31L(Large)。我们用RepLK块的 C=[256,512,1024,20282]和1.5×倒置瓶颈设计构建了另 一个RepLKNet-xl。e., DW大型转换层的通道为1.5×作 为输入)。
ImageNet分类
由于RepLKNet的整体架构类似于Swin，所以我们希望 首先做一个比较。对于ImageNet-1K上的RepLKNet-31B， 我们将上述训练计划扩展到300个ch，以进行公平的比较 。然后，利用输入分辨率为384×384，对30个时代进行 微调，使总训练成本要低得多 而不是Swin-B模型，它是用384×384训练的从头做起然后，我们在ImageNet-22K上预训练RepLKNet- B/L模型，并在ImageNet-1K上进行微调。RepLKNetXL是 在我们名为MegData73M的私有半监督数据集上进行预训 练的，该数据集在附录中介绍。我们还提供了在相同的 2080TiGPU上的批量大小为64的吞吐量测试。培训配置在 附录中介绍。
表6显示，虽然非常大的内核不是用于ImageNet分类， 但我们的RepLKNet模型显示了准确性和效率之间的良好 权衡。值得注意的是，仅通过ImageNet-1K训练， RepLKNet-31B的准确率达到84.8%，比Swin-B高0.3%，运 行速度快43%。尽管RepLKNet-XL比Swin-L有更高的流量 ，但它运行得更快，这突出了非常大的内核的效率。
语义分割
然后，我们使用预先训练好的模型作为城市景观（表7 ）和ADE20K（表8）上的骨干。具体来说，我们使用由 MMS分割[18]实现的UperNet[97]，城市景观采用80K迭代 训练计划，ADE20K采用160K。因为我们想进行评估只使用主干，我们不使用任何先进的技术，技巧，或自 定义算法。 在城市景观上，ImageNet-1k预训练的RepLKNet31B的 性能显著优于Swin-B(单尺度mIoU为2.7)，甚至优于 ImageNet22k预训练的Swin-L。即使配备了为视觉变压器 定制的技术分流补丁[36]，22k预训练的Swin-L的单尺度 mIoU仍然低于我们的1k预训练的RepLKNet-31B，尽管前 者有2个×参数。 在ADE20K上，RepLKNet-31B在1K和22K预训练前都优于 Swin-B，且单尺度mIoU的边缘尤其显著。使用我们的半 监督数据集MegData73M进行预训练，RepLKNet-XL实现了 56.0的mIoU，显示了大规模视觉应用的可伸缩性。
目标检测
掩模R-CNN[8,39]的主干，它们分别是一阶段和两阶段 检测方法的代表。我们使用2x（24时代）或3x)(36训练 计划和MM检测[12]中的默认配置。为了公平的比较，我 们采用ResNeXt-101-64x4d[99]背端，来自与竞争对手相 同的代码库。同样，我们只是替换了主干，而不使用任 何先进的技术。
讨论
大核cnn比深度小核模型
到目前为止，我们已经证明了大型内核设计可以显著 提高cnn的性能（特别是在下游任务上）。但是，值得注 意的是，大的核可以用一系列的小卷积[74]来表示：例 如，一个7×7的卷积可以分解成三个3×3核的堆栈而不 丢失信息3.考虑到这一事实，自然就出现了一个问题： 为什么传统的cnn可能包含数十或数百个小卷积(e。g., ResNets[40])，仍然表现得不如大核网络吗？
我们认为，在获得大的接受域方面，单个大内核比许 多小内核更有效。首先，根据有效接受性的理论 字段 (ERF)[63]，ERF的大小与O(K^L)成正比，其中K为核大小 ，L为深度，i。e., 层数换句话说，ERF随核大小线性增 长，随深度亚线性增长。其次，深度的增加引入了优化 的难度
尽管ResNets似乎克服了这个困境，成功地训练了 一个数百层的网络，但一系列研究表明ResNets可能不是 这样尽管他们看起来很深。例如，[89]认为ResNets的行为就 像浅层网络的集合，这意味着即使深度显著增加， ResNets的ERFs仍然可能非常有限。这种现象在以前的著 作中也有经验观察到。g., [52].综上所述，大型内核设 计需要更少的层来获得大的erf，也避免了深度的增加带 来的优化问题。
为了支持我们的观点，我们选择ResNet101/152和上述 RepLKNet-13/31作为小核和大核模型的代表，这些模型 都在ImageNet上受过良好的训练，并使用来自ImageNet 验证集中的50张图像进行测试，调整大小为1024×1024 。为了可视化ERF，我们在[52]之后使用了一种简单而有 效的方法，如附录B中所述。简而言之，我们生成一个聚 合贡献分数矩阵A（1024×1024），其中每个条目 A(0≤a≤1)度量输入图像上对应的像素对最后一层产生 的特征图的中心点的贡献。图1显示了ResNet-101的高贡 献像素聚集在中心点周围，但外部点的贡献很低，表明 ERF有限。ResNet-152也表现出类似的模式，表明更多的 3个×3层并没有显著增加ERF。另一方面，图中的高贡献 像素。1?分布更均匀，表明RepLKNet-13关注更多的外 部像素。对于较大的内核，RepLKNet-31使高贡献像素的 扩散更加均匀，表明ERF更大。
表10提供了一个定量分析，其中我们报告了一个最小 矩形的高贡献面积比率T，它覆盖了给定阈值t上的贡献 分数。例如，ResNet-101的20%的像素贡献(A值)位于中 心的103×103区域内，因此面积比为（103/1024） 2=1.0%，t=为20%。 我们做了几个有趣的观察。1)ResNet的erf比RepLKNet小 得多。例如，ResNet-101的99%以上的贡献分数位于一个 小区域内，而这只占总区域的23.4%，而RepLKNet-31的 面积比为98.6%，这意味着大部分像素对最终的预测有很大的贡献。2)在ResNet-101中添加 更多的层并不能有效地扩大ERF，而扩大内核可以提高 ERF。
大核模型更类似于人类的形状偏差
[86]最近的一项研究报告称，视觉转换器更类似于人 类的视觉系统，它们的预测更多基于物体的整体形状， 而cnn则更多地关注局部纹理。我们不知道 降低其方法，并使用其工具箱[5]来获得在IMageNet-1K 或22K上预训练的RepLKNet-31B和Swin-B的形状偏差（例 如，基于形状，而不是纹理的预测的部分），以及两个 小核基线RepLKNet-3和ResNet-152。图5表明RepLKNet比 Swin具有更高的形状偏差。考虑到RepLKNet和Swin具有 相似的整体架构，我们认为形状偏差与有效接受场密切 相关，而不是自我注意的具体公式（即查询-键-值设计 ）。这也解释了1)高形状偏差的振动[33]由[86]报道（ 因为[33]采用全球关注），2)低形状偏差的双胞胎（关 注本地窗口），和3)的形状偏差小核基线RepLKNet-3， 非常接近ResNet-152（两个模型都是由3×3卷积）。
密集的卷积vs稀释的卷积
作为实现大卷积的另一种替代方法，扩张卷积[13,101] 是增加接受野(RF)的共同组成部分。然而，表11显示， 尽管深度的扩张卷积可能与深度密集卷积具有相同的最 大射频，但其表示容量要低得多，这是意料之中的，因 为它在数学上等同于稀疏的大卷积。文献（如[92,98]） 进一步表明，扩展的卷积可能会出现网格问题。我们认 为膨胀卷积的缺点可以通过混合不同膨胀的卷积来克服 ，这将在未来进行研究。
限制
尽管大型内核设计极大地改进了ImageNet和下游任务 上的cnn，然而，根据表6，随着数据和模型规模的增加 ，RepLKNet开始落后于Swin变形金刚，e。g., RepLKNet -31L的ImageNet前1位精度为0。比使用ImageNet-22K预 训练时的Swin-L低7%（而下游的分数仍然具有可比性） 。目前尚不清楚这种差距是由于次优超参数调整造成的 ，还是由于数据/模型扩展时cnn的其他基本缺陷造成的 。我们正在研究这个问题，例如，研究一个更强大的CNN 基线(例如，ConNvNeXt[60])是否有助于通过大型内核设 计超过ViT的上界。
结论
本文回顾了在CNN架构设计中长期以来被忽视的大型卷 积核。我们证明，使用一些大内核而不是许多小内核可 以更有效地获得更大的有效的接受域，提高CNN的性能， 特别是在下游任务上，当数据和模型扩大时，大大缩小 了CNN和vit之间的性能差距。我们希望我们的工作能够 促进cnn和ViTs的研究。一方面，对于CNN社区来说，我 们的研究结果建议我们应该特别关注ERFs，这可能是实 现高绩效的关键。另一方面，对于ViT社区，由于大卷积作为具有类似行为的多头自我注意的替代品，它可能 有助于理解自我注意的内在机制。