理解 EdgeFormer：超越 MobileViT 的更快速、更高效的卷积网络

前言

在当今快速发展的计算机视觉领域，效率和准确性至关重要。卷积神经网络 (CNN) 一直是这一领域的支柱，但其计算成本可能会限制其在资源受限设备上的使用。因此，研究人员不断寻求方法来提高 CNN 的效率，同时保持其强大的性能。

EdgeFormer 是一种创新的神经网络架构，它巧妙地融合了卷积层和视觉 Transformer 的优点，从而在效率和准确性之间取得了引人注目的平衡。本文将深入探讨 EdgeFormer 的工作原理，并展示其作为比 MobileViT 更好、更快的视觉 Transformer 的潜力。

EdgeFormer 的架构

EdgeFormer 的核心思想是将卷积层与注意力机制相结合。它采用了一种新颖的架构，称为 边缘转换器模块 (ECTM)，该模块包含以下组件：

• 卷积层： 负责提取低级特征。
• 注意力层： 通过跨通道和空间位置的注意力机制增强特征。
• 激活函数： 引入非线性。
• 深度可分离卷积层： 进一步提取高阶特征。

ECTM 以一种巧妙的方式将这些组件交织在一起，充分利用了 CNN 和视觉 Transformer 的优势。

EdgeFormer 与 MobileViT

EdgeFormer 与 MobileViT 共享类似的目标：在移动设备上实现高效且准确的计算机视觉任务。然而，EdgeFormer 采用了一种独特的架构，这导致了几个显着优势：

• 更高的准确性： EdgeFormer 的 ECTM 模块使网络能够更好地捕获局部和全局特征，从而提高了其准确性。
• 更快的推理时间： 与 MobileViT 相比，EdgeFormer 的轻量级设计和使用卷积层允许更快的推理时间，使其更适合实时应用。
• 更少的参数： EdgeFormer 的 ECTM 模块比 MobileViT 的注意力模块参数更少，从而减少了模型大小和内存占用。

实验结果

在一系列基准测试中，EdgeFormer 已证明比 MobileViT 具有优越的性能：

• ImageNet 分类： 在 ImageNet 分类任务中，EdgeFormer 实现了 77.4% 的 top-1 准确度，比 MobileViT 高出 1.5%。
• CIFAR-10 分类： 在 CIFAR-10 分类任务中，EdgeFormer 实现了 96.5% 的 top-1 准确度，比 MobileViT 高出 2.3%。
• 目标检测： 在 COCO 目标检测任务中，EdgeFormer 在保持准确性的同时比 MobileViT 快 20%。

结论

EdgeFormer 是卷积网络和视觉 Transformer 令人印象深刻的融合，它提供了比 MobileViT 更好、更快的性能。其 ECTM 模块巧妙地融合了局部和全局特征提取，提高了准确性，同时其轻量级设计和卷积层的使用减少了推理时间和模型大小。随着计算机视觉应用在移动设备上变得越来越普遍，EdgeFormer 有望成为资源受限环境中高效且准确的视觉任务的强大解决方案。