浅淡ConvMixer （Pytorch and Keras）

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前言

卷积神经网络已经占据计算机视觉任务多年。近几年来，基于Transformer结构的模型（例如ViT（Vision Transformer））在很多场景中的性能已经超过了之前的卷积网络。
因为ViTs系列的模型需要将图片分成一个个的patch，再将patch 展平，输入到网络去寻找特征。下面是动画演示：
Conv Mixer 这篇文章提出的初衷是想去弄清楚，ViT系列模型表现优越，到底是图片分块的功劳 还是网络中Attention的功劳。于是作者就根据深度可分离卷积，在ViT 和 MLP Mixer 的启发中 设计了Conv Mixer。并且在表现上超越了一些ViT （某些ViT结构），MLP Mixer 和 ResNet。文章本身并没去追求模型的速度，和表现能力。

官方链接：
论文地址：https://openreview.net/pdf?id=TVHS5Y4dNvM
Github 地址：https://github.com/tmp-iclr/convmixer
官方给的代码有点难懂，所以这里我给它重构了一下。看起来通俗易懂
GitHub 地址（只含tf torch 模型代码）：https://github.com/jiantenggei/ConvMixer
新版仓库（仅torch 可训练，eval top1 and top5）：https://github.com/jiantenggei/torch-classification

一、什么是ConvMixer？

ConvMixer，取名上是根据MLP Mixer 来取名 。在思想上 与 ViT 和 MLP Mixer 一致，都是把，通过卷积映射成一个一个的特征块 输入到网络中。网络也不会通过下采样( 池化) 来改变输出的维度。整个网络结构通过传统的卷积来实现。
如下图所示：

表面上Vit 和MLP-Mixer 不包含卷积，但大多数实现方式在 embedding时，都会采用卷积。
c代表原图片的通道，h代表hidden_dim 也就是隐藏层维度，n表示原图像的长宽，p代表patch_size。

1.网络结构图：

这就是ConvMixer的网络结构图，结构很简单。在ConvMixer Layer 中, 使用了深度可分离卷积，GELU 激活函数，逐点卷积。
论文中将图中红色部 称为 “channel wise mixing” 蓝色部分称为 "spatial mixing"
论文得到的结论是当深度可分离卷积部分的卷积核越大，模型的性能越好。
文章最后也认为，ViT 表现如此优越 是因为patch embedding （图片分块）的原因。
作者认为 patch embedding 操作就能完成神经网络的所有下采样过程，降低了图片的分辨率，增加了感受野，更容易找到远处的空间信息。从而模型表现良好

二、实现步骤

1.Pytorch实现

首先我们来定义 ConvMixer Layer 结构，代码如下所示：

class ConvMixerLayer(nn.Module):
    def __init__(self,dim,kernel_size = 9):
        super().__init__()
        #残差结构
        self.Resnet =  nn.Sequential(
            nn.Conv2d(dim,dim,kernel_size=kernel_size,groups=dim,padding='same'),
            nn.GELU(),
            nn.BatchNorm2d(dim)
        )
        #逐点卷积
        self.Conv_1x1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(dim,dim,kernel_size=1),
            nn.GELU(),
            nn.BatchNorm2d(dim)
        )
    def forward(self,x):
        x = x +self.Resnet(x)
        x = self.Conv_1x1(x)
        return x

实现过程非常简单，文章中的使用的是9x9的卷积核