力,并且颠倒顺序(MBConv先于self-attention)将下采样任务交给MBConv内的depthwise,从而学习更好的下采样核。通过这种方式,MOAT不需要像 CoAtNet 中的平均池化这样的额外下采样层,也不需要 Swin Transformer和ConvNeXt 中的patch-embedding layers。
时间: 2025-04-02 17:08:34 浏览: 57
### MOAT模型中的MBConv与Self-Attention顺序调整及其Depthwise卷积的作用
MOAT(Mobile One-stage Architecture Transformer)是一种结合了CNN和Transformer优势的架构设计方法。它通过重新排列MBConv(Mobile Inverted Bottleneck Convolution)与自注意力机制(self-attention)的顺序,优化了特征提取过程,并利用深度可分离卷积(depthwise convolution)实现了更高效的下采样操作。
#### MBConv与Self-Attention的顺序调整
在传统的Vision Transformers (ViTs) 中,通常会先进行patch embedding层的操作来完成图像分割并映射到固定大小的token表示。然而,在MOAT中取消了显式的patch embedding层,转而采用一种渐进的方式处理输入数据。具体来说,MBConv模块被放置于self-attention之前[^1]。这种安排允许网络首先通过局部感受野捕获低级视觉特征,随后再由全局性的self-attention捕捉高级语义关系。
这种方法的好处在于能够更好地平衡计算资源分配,使得早期阶段专注于高效的小范围运算,后期则侧重复杂的跨区域关联分析。此外,由于MBConv本身具备轻量化特性,因此即使增加额外层次也不会显著提升整体复杂度[^2]。
#### Depthwise卷积用于改进下采样性能
为了进一步增强效率并减少参数量,MOAT引入了depthwise卷积作为主要工具之一来进行空间维度缩减即所谓的“downsampling”。相比于标准全连接卷积核,depthwise版本仅作用于单通道上独立执行滤波器滑动操作后再组合结果,从而大幅降低了乘加次数需求[^3]。
当应用于下采样的场景时,depthwise卷积可以有效维持边缘细节清晰度的同时降低分辨率尺寸,这对于保持物体边界信息尤其重要。而且因为无需像传统Patch Embedding那样一次性大幅度改变尺度比例,所以能更加灵活地控制过渡平滑程度,最终达到既节省内存带宽又保留更多有用信号的目的[^4]。
```python
import torch.nn as nn
class DepthWiseDownsample(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=2):
super(DepthWiseDownsample, self).__init__()
self.depthwise = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, padding=1, groups=in_channels, stride=stride)
self.pointwise = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
def forward(self, x):
out = self.depthwise(x)
out = self.pointwise(out)
return out
```
上述代码片段展示了一个简单的基于PyTorch框架实现的深度可分降采样单元结构定义例子[^5]。
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