性能超越Swin-T，却不用注意力机制？ConvNeXt架构全解析（附数据实例演算）

原创已于 2025-08-05 19:44:01 修改 · 1.9k 阅读

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#网络 #transformer #人工智能 #深度学习 #计算机视觉 #cnn

于 2025-08-05 19:43:13 首次发布

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第一部分： ConvNeXt 出现背景

简单来说，ConvNeXt是一个纯粹的卷积神经网络（CNN）。

CNN我们都学过，从LeNet、AlexNet到ResNet、DenseNet，已经非常成熟了，为什么还要提出一个新的CNN架构？

这里的关键在于Vision Transformer (ViT)。自2020年ViT问世以来，它在各大计算机视觉任务（图像分类、目标检测、图像分割）上一骑绝尘，性能全面超越了传统的CNN模型，一时间“CNN已死，Transformer当立”的论调甚嚣尘上。

ConvNeXt的作者们对此提出了一个问题：Vision Transformer的成功，究竟是因为其核心的自注意力（Self-Attention）机制更好，还是因为它在训练方法、宏观/微观架构设计上采用了更现代化的技巧？

为了回答这个问题，他们进行了一场实验：完全不使用任何Transformer的注意力机制，而是将一个标准的CNN模型（ResNet）作为“小白鼠”，一步步地用Vision Transformer的设计理念和训练技巧对其进行现代化改造，看看一个纯粹的CNN到底能达到什么样的高度。

最终的产物，就是ConvNeXt。实验结果震惊了学术界：一个纯粹的CNN，在不使用注意力机制的情况下，性能全面超越了当时的SOTA（State-of-the-Art）模型Swin Transformer。

所以，可以这样理解ConvNeXt：

它是一个披着CNN外衣，却拥有Transformer架构设计哲学的强大网络。它的诞生证明了，精良的架构设计和训练方法，比某个特定的组件（如自注意力）更为重要。

第二部分：ConvNeXt架构设计与创新

我们先学习convnext的架构设计与激活函数使用，再进行实例化教学

宏观架构设计 (Macro Design)

1.改变阶段计算比例

这是原ResNet网络架构：

我们发现CONV4_X一般堆叠更多，在18层下，从CONV2_X到5_X的比例为：1:1:1:1,在34层情况下，为：3:4:6:3，由此可见，第4层其实堆叠比例并不太高，但是swin-T，他的第四层堆叠比例为：1:1:9:1，所以，我们也要把第4层提升，最终选择(3, 3, 9, 3)，这样提高了一些准确率

这说明，如何分配计算量和参数量在不同深度的层级上，对性能有直接影响。

2.“Patchify” 输入层 (Patchify Stem):

ResNet 的输入层（Stem）是一个 7x7 的大卷积核，步长为2，后面再跟一个最大池化。

ViT 处理输入图像的方式是将其切成一个个不重叠的“patch”，然后通过一个线性层映射。这在CNN里等价于一个大的、不重叠的卷积。

于是，作者将ResNet的输入层换成了一个 4x4 的卷积核，步长为4。准确率从 79.4% 提升到 79.5%。这个改动让网络在最开始就以一种更“Transformer-like”的方式来处理图像。

微观模块设计 (Micro Design)

以下看不懂也没关系，后面我会实例化教学讲解，让大家能够看懂

1.深度可分离卷积 (Depthwise Separable Convolution):

这是现代化CNN的一个关键组件（例如MobileNet）。它的计算量远小于常规卷积。

作者发现，Swin Transformer中的自注意力计算在某种程度上也和深度可分离卷积很像：它也是在每个通道（channel）上独立进行空间信息混合的。

改造：将ResNet Bottleneck中的3x3卷积换成3x3的深度可分离卷积。

效果：准确率提升到 80.5%，同时计算量（FLOPs）也降低了。

2.倒置瓶颈结构 (Inverted Bottleneck):

ResNet 的瓶颈块是“两头宽，中间窄”（1x1降维 -> 3x3卷积 -> 1x1升维）。

Transformer 的MLP模块和很多现代CNN（如MobileNetV2）都采用“两头窄，中间宽”的倒置瓶颈结构 (1x1升维 -> dxd深度卷积 -> 1x1降维)。

改造：将网络结构改为倒置瓶颈。

效果：准确率提升到 80.6%。

核心改进部分：

1.增大卷积核尺寸 (Large Kernel Sizes):

ViT的核心优势之一是自注意力机制具有全局感受野。而传统CNN的感受野受限于卷积核大小（通常是3x3）。

为了弥补这一点，作者大胆地增大了深度卷积的核尺寸。

改造：他们将3x3的深度卷积核逐步增加到5x5，7x7，9x9... 发现7x7是一个甜点。同时，他们把深度卷积层在block中的位置上移，放到了1x1层之前，这样更高效。

效果：准确率从 80.6% (3x3) 提升到 81.3% (7x7)。这是至关重要的一步，证明了大的卷积核对于CNN性能的巨大价值。

2.层级间的微小调整

激活函数： 将ReLU换成GELU。GELU在Transformer中被广泛使用。

减少激活函数和归一化层： 作者发现Transformer的Block中激活函数和归一化层用得更少。他们仿照这个设计，在ConvNeXt Block中只保留了升维1x1层之后的一个GELU激活函数，并减少了归一化层的使用。

归一化层：将BatchNorm (BN) 换成 LayerNorm (LN)。BN在CNN中是标配，但它有一些副作用且在Transformer中不常用。LN是Transformer的标配。

效果： 这些“小修小补”共同将准确率从 81.3% 提升到了 82.0%。

经过以上所有步骤，一个纯粹的CNN模型，在同样的训练配置下，已经达到了 82.0% 的准确率，超越了当时精心设计的Swin-T（81.3%）。

ConvNeXt 架构最终形态：

总结一下，最终的ConvNeXt Block长什么样？

它是一个倒置瓶颈块，其数据流如下：

输入 x

经过一个 7x7 的深度卷积 (Depthwise Conv)，步长为1，填充为3。

经过一次 Layer Normalization。

经过一个 1x1 的卷积，将通道数扩大4倍（升维）。

经过 GELU 激活函数。

经过另一个 1x1 的卷积，将通道数恢复原状（降维）。

与输入的 x 进行残差连接 (shortcut connection)。

整个网络由4个Stage组成，每个Stage堆叠若干个这样的ConvNeXt Block。

第三部分：实例化部署教学，一步步搞定

我刚才讲了ConvNeXt Block的理论结构，现在我就用一个具体的数据实例，一步一步地“手算”一遍，看看数据在这个模块中是如何流动和变化的。

输入数据确定

为了方便计算和理解，我会用一个极度简化的例子。

1. 输入数据 (Input Tensor):
假设我们有一个从前一个网络层传来的特征图 (Feature Map)。为了简单，我们设定它的尺寸为：

高度 (H): 4

宽度 (W): 4

通道数 (C): 2

批次大小 (Batch Size): 1 (我们只看一个样本)

所以，我们的输入 x 是一个 1x2x4x4 的张量。我们可以想象成两张 4x4 的图。

输入 x 的通道1 (x_c1):

输入 x 的通道2 (x_c2):

2. 简化的ConvNeXt Block参数:
真实的ConvNeXt用7x7卷积核和4倍通道扩展。为了手算方便，我们简化一下：

深度卷积核尺寸 (Kernel Size): 3x3

通道扩展比例 (Expansion Ratio): 2倍 (真实的为4倍)

输入/输出通道数: 2

数据实例教学：一步步过一遍ConvNeXt Block

第1步: 深度卷积 (Depthwise Convolution)

这是ConvNeXt Block的第一个核心操作。它对输入的每一个通道独立地进行卷积。

我们有一个 3x3 的卷积核，但是这个核是“深度”的，意味着它有两个 3x3 的部分，分别对应输入的两个通道。

卷积核 (Kernel_dw):

k1 (用于通道1):

k2 (用于通道2):

操作: k1 只在 x_c1 上滑动计算，k2 只在 x_c2 上滑动计算。为了保持4x4的尺寸不变，我们需要使用 padding=1 的策略（在原始特征图周围补一圈0）。

计算 (以通道1的左上角为例): 原始左上角 3x3 区域（加上padding后）为：

与 k1 进行点乘求和：(0*1 + 0*0 + 0*1) + (0*0 + 1*1 + 2*0) + (0*1 + 3*0 + 1*1) = 0 + 1 + 1 = 2。 所以输出特征图的左上角第一个值为2。
输出 (Output_dw): 计算完成后，我们得到一个新的 1x2x4x4 的张量。假设计算结果如下（为清晰起见，这里是示意值）：

通道1输出 (out_c1):

通道2输出 (out_c2):

关键点: 注意，此时通道之间没有信息交换。每个通道还是在独立存在

第2步: 层归一化 (Layer Normalization)

目的: 对上一步的输出进行归一化，稳定训练。与BatchNorm不同，LayerNorm是在每个样本内部，对所有通道的所有像素值一起进行归一化。

操作:

1.计算 Output_dw 这个 2x4x4 张量中所有 2 * 4 * 4 = 32 个值的均值 (mean) 和标准差 (std)。

2.对这32个值中的每一个应用公式: value' = (value - mean) / std。

输出 (Output_ln): 得到一个 1x2x4x4 的归一化后的张量。它的均值接近0，方差接近1。数值会变得很小，这里就不写出具体值了，我们用符号 x_ln 表示。

第3步: 1x1 卷积 (升维)

这是信息在通道间流动的关键一步，也是“倒置瓶颈”的第一步。

目的: 将通道数从2扩展到 2 * 2 = 4。
卷积核 (Kernel_pw1): 这是一个 1x1 的卷积，但它的“深度”非常关键。它有 2个输入通道 和 4个输出通道。所以这个核的尺寸是 (in_channels, out_channels, 1, 1)，即 (2, 4, 1, 1)。
操作: 对于特征图上的每一个像素位置，1x1卷积都做一次“全连接”操作。例如，对于位置 (i, j)，它拿该位置上所有通道的值 [c1_val, c2_val]，然后通过一个权重矩阵（2x4的权重）计算出4个新的通道值 [new_c1, new_c2, new_c3, new_c4]。
输出 (Output_pw1): 我们得到一个 1x4x4x4 的张量，通道数成功扩展。我们称之为 x_expanded。

第4步: GELU 激活函数

操作: 对 x_expanded 张量中的每一个元素应用GELU函数。GELU是一个平滑的激活函数，可以看作是ReLU的优化版本。
输出 (Output_gelu): 尺寸不变，仍然是 1x4x4x4。负值被平滑地抑制，正值基本保留。我们称之为 x_activated。

第5步: 1x1 卷积 (降维)

“倒置瓶颈”的收缩步骤。

目的: 将通道数从4个“压缩”回原始的2个。
卷积核 (Kernel_pw2): 同样是 1x1 卷积，但这次的权重尺寸是 (in_channels, out_channels, 1, 1)，即 (4, 2, 1, 1)。
操作: 与升维类似，但在每个像素位置上，它将4个通道的值映射回2个通道的值。
输出 (Output_pw2): 得到一个 1x2x4x4 的张量。我们称之为 x_projected。

第6步: 残差连接 (Residual Connection)

这是ResNet的精髓，ConvNeXt也保留了下来。

操作: 将第5步的输出 x_projected 与我们最开始的输入 x 按元素相加。 Final_Output = x + x_projected
输出 (Final_Output): 最终得到一个 1x2x4x4 的张量，作为这个ConvNeXt Block的输出，它将被送入下一个Block。