EfficientFormer：轻量级视觉 Transformer 骨干网络

在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像识别和目标检测等任务的主导技术。然而，近年来，基于 Vision Transformer (ViT) 的模型取得了显著进展，并在许多视觉任务上超越了 CNN。

与 CNN 相比，ViT 具有几个优点。首先，它们对图像的空间位置不那么敏感，这使得它们对图像变形和噪声更具鲁棒性。其次，它们具有强大的建模全局依赖关系的能力，这对于诸如目标检测之类的任务非常有用。

然而，ViT 也存在一些缺点。首先，它们的计算成本很高，这使得它们难以部署在资源受限的设备上。其次，它们容易受到注意力机制的瓶颈影响，这可能会限制它们的效率。

EfficientFormer 是一种新的 ViT 骨干网络，它解决了这些问题。 EfficientFormer 通过重新审视 ViT 中使用的网络架构和具体算子，找到了端侧低效的原因。然后引入了维度一致的 Transformer Block 作为设计范式。最后，通过网络模型搜索获得了不同系列的模型。

维度一致的 Transformer Block

维度一致的 Transformer Block 是 EfficientFormer 的核心构建块。该模块由两个子模块组成：一个注意力模块和一个前馈网络模块。注意力模块计算输入特征之间的注意力权重，前馈网络模块使用这些权重对特征进行加权求和。

维度一致的 Transformer Block 与标准 Transformer Block 的主要区别在于注意力模块的维度。在标准 Transformer Block 中，注意力模块的维度是输入特征维度的两倍。在维度一致的 Transformer Block 中，注意力模块的维度与输入特征维度相同。这减少了计算成本，同时还提高了模型的效率。

网络模型搜索

网络模型搜索是一种自动机器学习技术，用于找到给定任务的最佳网络架构。 EfficientFormer 使用网络模型搜索来获得一系列不同的模型。这些模型在准确性和效率方面进行了权衡，因此用户可以选择最适合其特定需求的模型。

EfficientFormer 在 ImageNet 数据集上进行了评估，结果表明它在准确性和效率方面都优于其他最先进的 ViT 模型。 EfficientFormer 特别适用于端侧设备，因为它具有低计算成本和对变形和噪声的鲁棒性。

结论

EfficientFormer 是一种新的 ViT 骨干网络，它解决了传统 ViT 模型的高计算成本和效率低下的问题。 EfficientFormer 使用维度一致的 Transformer Block 和网络模型搜索来获得一系列不同的模型，这些模型在准确性和效率方面进行了权衡。 EfficientFormer 在 ImageNet 数据集上进行了评估，结果表明它在准确性和效率方面都优于其他最先进的 ViT 模型。