深度学习论文: MOAT: Alternating Mobile Convolution and Attention Brings Strong Vision Models及其PyTorch实现
相关领域的研究：MOAT（Alternating Mobile Convolution and Attention）是一种创新性的技术方案，在视觉模型领域取得了显著成果及其Python框架实现。
PDF出处：https://arxiv.org/pdf/2210.01820.pdf
PyTorch代码库：https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch
进一步的网络结构：https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks
1 概述
MOAT 对 MBConv 和 Transformer Block 的优势与劣势进行了归纳总结，并巧妙地将其整合到 MOAT Block 中。另外，在不增加额外机制的情况下，通过直接地将全局注意力转换为窗口注意力模式设计的 MOAT 架构能够无缝衔接并适用大分辨率输入的任务需求。基于其设计特性——Mobile Convolution 能够在像素间高效传递局部信息（同时跨越多个区域），因此 MOAT 架构无需依赖复杂的窗口调整机制即可实现稳定性能表现。
2 MOAT
Mobile Convolution vs. Transformer Block vs. MBConv block
MBConv block 可以表示为
Transformer block 可以表示为
对比 MBConv block 与 Transformer Block, 作者得出一些结论：
- 首先，MBConv和Transformer Block都支持“inverted bottleneck”设计，其中输入张量的通道被扩展，然后由1×1卷积投影。然而，MBConv在这两个1×1卷积之间额外使用了3×3深度卷积，卷积之间既有批量归一化，也有GeLU激活。
- 其次，为了捕获全局信息，MBConv块可以使用 SE 模块，而Transformer Block则采用自注意力操作。请注意，SE 模块通过全局平均池化压缩空间信息，而自注意力模块保持张量的空间分辨率。
- 第三，在块内的不同位置执行下采样操作。为了向下采样特征，标准MBConv块使用stride深度卷积，而部署在现代混合模型CoAtNet中的Transformer Block在自注意力之前采用平均池化操作。
融合MBConv block 和Transformer block ， MOAT block 可以表示为
MOAT variants
3 Experiment
ImageNet Image Classification
COCO Detection
ADE20K Semantic Segmentation
