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。
延伸解读
归纳偏差如何加速ViT收敛
文章指出，向视觉变换器（ViTs）中注入卷积神经网络的归纳偏差，能够显著加速模型收敛，并减少对大规模预训练数据的依赖。实验表明，加入归纳偏差后，ViTs可以用更少的参数胜过传统CNNs。这提示我们，在数据有限或计算资源受限的场景下，结合卷积先验可能是提升ViT训练效率的有效途径。
适应模块的定制化趋势
文章提到，使用卷积旁路（Convpass）作为适应模块，只需少量可训练参数即可适应大型Vision Transformer，且表现优于现有适应模块。这说明了为视觉模型定制视觉导向的适应模块的重要性。对于需要在特定任务上微调大模型的读者，选择或设计合适的适应模块可能比直接微调更高效。
混合架构的多样化探索
文章综述了多种混合CNN/ViT架构，如ConViT、ViTAE、LightViT、Vision Conformer和ViT-CoMer等。这些模型通过结合卷积的空域学习与自注意力的位置不变性，在图像分类、目标检测和语义分割等任务上取得了提升。这表明，卷积与自注意力的融合是提升视觉模型性能的重要方向，但不同架构各有侧重，需根据任务需求选择。
局部信息增强与密集预测
文章介绍了局部信息增强模块LIFE，通过提取补丁级别的局部信息并合并到ViTs的嵌入中，在小尺寸图像分类数据集上改进了性能，并推广到目标检测和语义分割等下游任务。同时，提出的密集注意力Roll-Out可视化方法特别适用于密集预测任务。这提示我们，增强局部信息处理能力对于ViT在密集预测任务中的表现至关重要。
Q&A
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。
