CycleMLP：一款高密度预测的类 MLP 架构

谈到图像处理任务的高密度预测，人们通常会想到卷积神经网络 (CNN)。然而，最近的研究表明，多层感知器 (MLP) 在这些任务中也表现出了令人印象深刻的性能，甚至超过了 CNN。这导致人们对使用 MLP 进行密集预测产生了新的兴趣。

CycleMLP 是一种新颖的 MLP 架构，它通过使用循环连接和分层架构，专门针对高密度预测任务而设计。它结合了 MLP 的优点和 CNN 的局部归纳偏差，为高分辨率密集预测任务提供了一种强大的解决方案。

在本文中，我们将深入探讨 CycleMLP 的架构、训练策略和在各种密集预测任务（包括语义分割和深度估计）中的应用。我们将展示 CycleMLP 如何与最先进的方法相媲美，甚至在某些情况下超越它们。

CycleMLP 的架构

CycleMLP 的架构主要由两个组件组成：循环连接和分层结构。循环连接允许信息在网络的不同层之间流动，而分层结构允许网络学习不同粒度的特征。

CycleMLP 的循环连接以跳跃连接的形式实现，将网络的第 l 层与第 l+k 层连接起来。这种连接有助于梯度在网络中流动，并允许模型学习长程依赖关系。

CycleMLP 的分层结构由一系列深度递增的子网络组成。每个子网络由一个 MLP 块组成，该块由几个 MLP 层堆叠而成。随着网络深度的增加，每个子网络的输入分辨率降低，但特征维数增加。这种分层结构使网络能够从低级特征中学习局部细节，并逐步构建更高层次的抽象表示。

CycleMLP 的训练

CycleMLP 的训练过程遵循标准的监督学习范式。网络使用交叉熵损失函数进行训练，该损失函数衡量预测和真实标签之间的差异。

为了提高训练效率并防止过拟合，采用了各种正则化技术，例如批归一化、丢弃和数据增强。此外，还使用了渐进式训练策略，该策略从低分辨率图像开始训练网络，然后逐渐增加图像分辨率。

CycleMLP 的应用

CycleMLP 已成功应用于各种密集预测任务，包括：

• 语义分割：将图像像素分类为不同的语义类别
• 深度估计：预测图像中每个像素的深度值
• 全景分割：同时进行语义分割和深度估计

在这些任务中，CycleMLP 与最先进的方法相媲美，甚至在某些情况下超越它们。这证明了 CycleMLP 作为高密度预测任务的有效架构。

结论

CycleMLP 是一款新颖的 MLP 架构，专为高密度预测任务而设计。它结合了 MLP 的优点和 CNN 的局部归纳偏差，为高分辨率密集预测任务提供了一种强大的解决方案。通过使用循环连接和分层结构，CycleMLP 能够学习长程依赖关系并逐步构建更高层次的特征表示。在语义分割、深度估计和全景分割等密集预测任务中，CycleMLP 已被证明与最先进的方法相当，甚至优于它们。这表明 CycleMLP 是高密度预测任务的一个有前途的架构。