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使用卷积注入器适应预训练 ViTs 的视觉动作控制
内容提要
本研究提出了多种基于卷积神经网络和视觉变换器的改进方法，旨在加速模型收敛并提升性能。通过引入归纳偏差、局部信息增强模块和混合架构，显著提高了图像分类、目标检测和语义分割任务的效果，展示了卷积与自注意力机制结合的优势。
关键要点
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本研究提出了一种基于卷积神经网络的归纳偏差来加速模型收敛训练的方法，减少了对大规模预训练数据的依赖。
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引入卷积旁路（Convpass）作为适应模块，表现优于现有适应模块，适用于大型 Vision Transformer。
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提出局部信息增强模块 LIFE，通过补丁级别的局部信息提升 ViTs 性能，并推广到目标检测和语义分割任务。
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开发门控位置自注意力机制，结合卷积神经网络的空域学习和自注意力层的位置不变性，构建了 ConViT 网络。
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提出具有局部偏好和尺度不变性的图像模型 ViTAE，利用多个卷积模块学习鲁棒的对象特征表示。
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研究混合 CNN / ViTs 的宏观架构，揭示卷积嵌入（CE）在 ViTs 中注入理想的归纳偏差的作用。
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提出轻量化 transformer 网络 LightViT，通过全局有效聚合策略实现更好的准确性和效率平衡。
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结合卷积神经网络与 Transformer 模型，提出 Vision Conformer 模型，提升了 ViT 的图像识别能力。
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ViT-CoMer 是一种无需预训练的 ViT 骨干网络，具有特征增强，适用于密集预测任务。
延伸问答
卷积注入器如何加速 ViTs 的模型收敛？
卷积注入器通过引入归纳偏差，减少对大规模预训练数据的依赖，从而显著加速模型收敛训练。
什么是卷积旁路（Convpass），它的优势是什么？
卷积旁路（Convpass）是一种适应模块，表现优于现有模块，适用于大型 Vision Transformer，并只需少量可训练参数。
局部信息增强模块 LIFE 是如何提升 ViTs 性能的？
局部信息增强模块 LIFE 通过提取补丁级别的局部信息并合并到 ViTs 的嵌入中，改善了小尺寸图像分类的性能，并推广到目标检测和语义分割任务。
ConViT 网络的特点是什么？
ConViT 网络结合了卷积神经网络的空域学习和自注意力层的位置不变性，表现出优异的图像分类性能和更高的样本效率。
ViTAE 模型的创新之处在哪里？
ViTAE 模型通过多个卷积模块学习鲁棒的对象特征表示，具备局部偏好和尺度不变性，提升了图像处理能力。
LightViT 模型如何实现准确性和效率的平衡？
LightViT 模型通过全局有效聚合策略结合注意力机制和多维度的通道/空间注意力机制，捕捉全局依赖信息，从而实现准确性和效率的平衡。
