前言 本文深入探讨了如何设计神经网络、如何使得训练神经网络具有更加优异的效果，以及思考网络设计的物理意义。
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论文：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf
代码: https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt
引言
VIT问世以后，Swin Transformer在图像领域（分类下游任务）的全面大幅度超越 CNN 模型，仿佛印证了 Attetion 论文中 “Attention Is All You Need ”。
ConvNext这篇论文，通过借鉴Swin Transformer精心构建的 tricks，使得卷积在图像领域反超了Transformer。这些技巧对分类问题的下游问题也有效果。不禁令人深思，在深度学习中如何设计网络，如何使得训练神经网络具有更加优异的效果，以及思考网络设计的物理意义（尽管到现在为止很多网络模型的构建可能更多来源于“灵感”之类的）。
ConvNeXt借鉴了以下tricks：
1. 训练技巧、预训练和网络结构比例
2. 减少激活层和归一化层的使用(Relu和Norm会造成特征损失)
3. 运用了7*7大尺寸的卷积核且效果更优（由于运用了Inverted Bottleneck和depth-wise Convs使得计算量基本稳定的情况下增加了性能）
4. 分离的下采样层和LN层。
一、Swin-Transformer介绍
1.1、Swin-Transformer背景介绍
自从ViT提出之后，在过去的一年里（2021年），基于transformer的模型在计算机视觉各个领域全面超越CNN模型。然而，这很大程度上都归功于Local Vision Transformer模型，Swin Transformer是其中重要代表。
原生的ViT模型其计算量与图像大小的平方成正比，而Local Vision Transformer模型由于采用local attention（eg. window attention），其计算量大幅度降低。
除此之外，Local Vision Transformer模型往往也采用金字塔结构，这使得它更容易应用到密集任务如检测和分割中，因为密集任务往往输入图像分辨率较高，而且也需要多尺度特征（eg. FPN）。
总而言之，Swin Transformer 将计算量降低，引入 CNN 多尺度结构，使 Transformer 能够解决分类下游问题。
1.2、CNN网络的反击
1.2.1、Depth-wise conv的反击
微软在去年6年份的工作已经讨论了用7x7 depth-wise conv模拟Local Vision Transformer，并且实现了比Swin Transformer更好的效果。微软在论文Demystifying Local Vision Transformer: Sparse Connectivity, Weight Sharing, and Dynamic Weight上系统地总结了Local Vision Transformer的三大特性：
Sparse connectivity：每个token的输出只依赖于其所在local window上tokens，而且各个channel之间是无联系的；（这里忽略了attention中query，key和valude的linear projections，那么attention就其实可以看成在计算好的权重下对tokens的特征进行加权求和，而且是channel-wise的）；
Weight sharing：权重对于各个channel是共享的；
Dynamic weight：权重不是固定的，而是基于各个tokens动态生成的。
这样总结的话，local attention就和depth-wise convs存在很多的相似之处。首先后者也具有Sparse connectivity：计算只在kernel size范围内，而且各个channel之间无连接。然后depth-wise convs也具有weight sharing特性，但是卷积核是在所有的空间位置上共享的，而且不同channle采用不同的卷积核。对于第三点，depth-wise conv的卷积核是训练参数，一旦完成训练就是固定的，而不像attention那样是动态的。但是local attention丢失了位置信息，需要位置编码，而depth-wise convolution则不需要。
下面是不同操作的区别：
1.2.2、ConvNeXt
MetaAI在论文A ConvNet for the 2020s中, 从ResNet出发并借鉴Swin Transformer提出了一种新的 CNN 模型：ConvNeXt，其效果无论在图像分类还是检测分割任务上均能超过Swin Transformer，而且ConvNeXt和vision transformer一样具有类似的scalability（随着数据量和模型大小增加，性能同比提升）。
二、ResNet到ConvNeXt
ConvNeXt 从原始的 ResNet 出发，逐步加入swin transform 的 trick，来改进模型。论文中适用 ResNet模型：ResNet50和ResNet200。其中ResNet50和Swin-T有类似的FLOPs（4G vs 4.5G），而ResNet200和Swin-B有类似的FLOPs（15G）。
首先做的改进是调整训练策略，然后是模型设计方面的递进优化：宏观设计->ResNeXt化->改用Inverted bottleneck->采用large kernel size->微观设计。由于模型性能和FLOPs强相关，所以在优化过程中尽量保持FLOPs的稳定。
模型效果提升 tricks 总览：
2.1、训练策略
原生的ViT需要大规模数据的预训练，而MetaAI在DeiT论文中提出了一种增强版本的训练策略来解决这个问题，这个训练策略也被随后的vision transformer模型所采用。
对于ResNet50，其训练策略比较简单（torchvision版本）：batch size是32*8，epochs为90；优化器采用momentum=0.9的SGD，初始学习速率为0.1，然后每30个epoch学习速率衰减为原来的0.1；正则化只有L2，weight decay=1e-4；数据增强采用随机缩放裁剪（RandomResizedCrop）+水平翻转（RandomHorizontalFlip）。
而DeiT的训练策略则非常heavy：采用了比较多的数据增强如Mixup，Cutmix和RandAugment；训练的epochs增加至300；训练的optimizer采用AdamW，学习速率schedule采用cosine decay；采用 smooth label 和EMA等优化策略。
这里直接将DeiT的训练策略（具体参数设置如下表）应用在ResNet50模型，其性能从原来的76.1%提升至78.8%（+2.7）。这也说明vision transformer模型相比CNN模型的提升很多程度上归功于训练策略的优化，关于这个问题，另外一篇论文Visformer也论证过这一点，而且最近timm库和torchvison库也分别发布了ResNet新的训练策略，并将ResNet50的性能提升至80%+。
我们框架中也可能存在adam优化器的问题, 2014年被提出的Adam优化器的收敛性被证明是错误的，之前大部分机器学习框架中对于Adam的权重衰减的实现也都是错误的。实际上，L2正则化和权重衰减在大部分情况下并不等价，只在SGD优化的情况下是等价的。而大多数框架中对于Adam+L2正则使用的是权重衰减的方式，两者不能混为一谈。
在 ConvNeXt 使用模型与训练的方法, 如下：
2.2、Changing stage compute ratio
Swin Transfomer和CNN一样也采用金字塔结构：包含4个stage，每个stage输出不同尺度的特征。这里考虑Swin Transformer和ResNet在宏观设计上的区别，主要有两点：每个stage的计算量占比以及 stem cell结构（即stage1之前的模块）。
首先是各个stage的计算量占比，对比ResNet50，4个stage的blocks数量分别是（3，4，6，3），而Swin-T的设置为（2，2，6，2），4个stage的计算量比约为1:1:3:1。这里调整ResNet50各个stage的blocks数量以和Swin-T一致：从原来的（3，4，6，3）调整至（3，3，9，3）。
调整之后模型性能从78.8%提升至79.4%，不过这里要注意的一点是，调整后其实blocks数量增加了，模型的FLOPs从原来的4G增加至4.5G，基本和Swin-T一致了，所以这个性能的提升很大程度上归功于FLOPs的增加。
关于各个stage的计算量分配，并没有一个理论上的参考，不过RegNet和EfficientNetV2论文中都指出，后面的stages应该占用更多的计算量。
第二个就是stem的区别。对于Swin-T模型，其stem是一个patch embedding layer，实际上就是一个stride=4的4x4 conv。而 ResNet50的stem相对更复杂一些：首先是一个stride=2的7x7 conv，然后是一个stride=2 的 3x3 max pooling。
两种stem最后均是得到1/4大小的特征，所以这里可以直接用Swin的stem来替换ResNet的stem，这个变动对模型效果影响较小：从79.4%提升至79.5%，可能是去掉最大池化起到了作用 ，最大池化会造成特征损失。
对于ViT模型，其 patch size一般较大（eg. 16），只采用一个stride较大的conv来做patch embedding往往会存在一定问题，比如Mocov3论文中就指出patch embed可能会导致训练不稳定，而论文Early Convolutions Help Transformers See Better指出将 patch embed 设计成几个堆叠的 stride=2 的3*3 conv，无论是在模型效果上，还是在训练稳定性以及收敛速度都更好；而Swin-T的 patch size相对较小，不会出现ViT的上述问题，不过Swin-T采用的是 non-overlapping conv，后面有论文指出采用overlapping conv（eg stride=4 的7x7 conv）会带来一定的性能提升。
2.3、ResNeXt-ify （depth-wise）
相比 ResNet，ResNeXt通过采用group conv来提升性能，标准的conv其输入是所有的channels，而group conv会对channels进行分组来减少计算量，这样节省下来的计算量用来增加网络的width即特征channels。对于group conv，其最极端的情况就是每个channel一个group，这样就变成了depthwise conv（简称dw conv），dw conv首先在MobileNet中应用，后来也被其它CNN模型广泛采用。
对于dw conv，其和 local attention 有很多的相似的地方，local attention其实就是对window里的各个token的特征做加权和，而且操作是per-channel的；而dw conv是对kernel size范围的token的特征求加权和，也是分channel的。这里的最大区别就是：self-attention的权重是动态计算的（data dependent），而dw conv的权重就是学习的kernel。
这里将 ResNet50中的 3x3 conv替换成3x3 dw conv，为了弥补 FLOPs 的减少，同时将 ResNet50 的 base width从原来的64增加至96（和Swin-T一致，这里的base width是指stem后的特征大小），此时模型的FLOPs有所增加（5.3G），模型性能提升至80.5%。
2.4、Inverted Bottleneck
如果把self-attention看成一个dw conv的话（这里忽略self-attention的linear projection操作），那么一个transformer block可以近似看成一个inverted bottleneck，因为MLP等效于两个1x1 conv，并且MLP中间隐含层特征是输入特征大小的4倍（expansion ratio=4）。
inverted bottleneck最早在MobileNetV2中提出，随后的EfficientNet也采用了这样的结构。ResNet50采用的是正常的residual bottleneck，这里将其改成inverted bottleneck，即从图（a）变成图（b），虽然dw conv的计算量增加了，但是对于包含下采样的residual block中，用于shortcut的1x1 conv计算量却大大降低，最终模型的FLOPs减少为4.6G。这个变动对ResNet50的影响较小（80.5%->80.6%)。
2.5、Large Kernel Sizes
自从VGG之后，主流的CNN往往采用较小的kernel size，如3x3和5x5，其中3x3 conv在GPU上有高效的实现。然而Swin-T采用的 window size为7x7，这比3x3 conv对应的 window size要大得多，所以这里考虑采用更大的kernel size。
在这之前，首先将dw conv移到inverted bottleneck block的最开始，如上图（c）所示。对于transformer block，其实self-attention也是在开始，同时由于采用inverted bottleneck，将dw conv移动到最前面可以减少计算量（4.1G），后续采用较大的kernel size后模型的FLOPs变动更少。
由于模型FLOPs的降低，模型性能也出现一定的下降：80.6%->79.9%。然后调整dw conv的kernel size，这里共实验了5种kernel size：3x3，5x5，7x7，9x9和11x11。
实验发现kernel size增加，模型性能有提升，但是在7x7之后采用更大的kernel size性能达到饱和。所以最终选择7x7，这样也和Swin-T的window size一致，由于前面的dw conv位置变动，采用7x7的kernel size基本没带来FLOPs的增加。采用7x7 dw conv之后，模型的性能又回到 80.6%。
2.6、微观设计
2.6.1 ReLU -> GreLU
经过前面的改动，模型的性能已经提升到80%以上，此时改动后的ResNet50也和Swin-T在整体结构上很类似了，下面我们开始关注一些微观设计上的差异，或者说是layer级别的不同。
首先是激活函数，CNN模型一般采用ReLU，而transformer模型常常采用GELU。这里把激活函数都从ReLU改成GELU，模型效果没有变化（80.6%）。
2.6.2 减少激活层和归一化层
如下图示，这里只保留中间1x1 conv之后的GELU，就和Swin-T基本保持一致了，这个变动使模型性能从80.6%提升至81.3%。
对于norm层，也存在和激活函数一样的问题，transformer中只在self-attention和MLP的开始采用了LayerNorm，而ResNet每个conv之后采用BatchNorm，比transformer多一个norm层。这里去掉其它的BatchNorm，只保留中间1x1 conv前的BatchNorm，此时模型性能有0.1%的提升。实际上要和 transformer 保持一致，应该在block最开始增加一个BatchNorm，但是这个并没有提升性能，所以最终只留下了一个norm层。
另外，transformer的norm层采用 LayerNorm，而CNN常采用BatchNorm，一般情况下BatchNorm要比LayerNorm效果要好，但是BatchNorm受batch size的影响较大。这里将BatchNorm替换成LayerNorm后，模型性能提升至81.5%。
最后一个差异是下采样，ResNet中的下采样一般放在每个stage的最开始的block中，采用 stride=2 的3x3 conv；但是ConvNeXt 采用分离的下采样去近似 Swin Transform的 Patch Merging layer(可以看补充知识去理解 Patch Merging)，即下采样是放在两个stage之间，通过一个stride=2的 2x2 conv。
但是实验发现，如果直接改用Swin-T的下采样，会出现训练发散问题，解决的办法是在添加几个norm层：在stem之后，每个下采样层之前以及global avg pooling之后都增加一个LayerNom（Swin-T也是这样做的）。最终模型的性能提升至82.0%，超过Swin-T（81.3%）。
2.7、其它数据
前面我们从ResNet50的Swin-T化，最终得到了ConvNeXt-T模型，对于更大的模型，可以通过调整特征的维度C和各个stage的blocks数量。论文共设计5个ConvNeXt模型，其中前4个模型分别对标Swin，而最后ConvNeXt-XL是一个更大的模型，用来验证模型的scalability。
ConvNeXt-T: C = (96, 192, 384, 768), B = (3, 3, 9, 3)
ConvNeXt-S: C = (96, 192, 384, 768), B = (3, 3, 27, 3)
ConvNeXt-B: C = (128, 256, 512, 1024), B = (3, 3, 27, 3)
ConvNeXt-L: C = (192, 384, 768, 1536), B = (3, 3, 27, 3)
ConvNeXt-XL: C = (256, 512, 1024, 2048), B = (3, 3, 27, 3)
ConvNeXt在ImageNet1K数据集上的分类效果如下所示，可以看到，ConvNeXt在不同的FLOPs均可以超过Swin，如果采用ImageNet22K预训练后，模型性能有进一步的提升，其中ConvNeXt-XL可以达到87.8%，仅略低于目前的SOTA一点（MViT-H, 512^2，88.8%，只有ImageNet21K）。
在下游任务检测和分割上，ConvNeXt也可以超过Swin，如下表所示：
由于FLOPs往往不能准确地反映实际的推理速度，所以上面的对比结果也包括模型速度（分类上用throughout，检测上用FPS），可以看到在实际推理速度上，ConvNeXt也略好于Swin。
在显存使用上，两者也相当，比如基于ConvNeXt-B的Cascade Mask-RCNN需要17.4GB peak memory，而Swin-B 需要18.5GB。另外，如果在A100上（支持TF32），采用channel last，ConvNeXt相比Swin有明显的速度优势：
Robustness Evaluation , ConVNeXt 也优于 swin-Transform