paper：MobileViTv3: Mobile-Friendly Vision Transformer with Simple and Effective Fusion of Local, Global and Input Features
official implementation：GitHub - micronDLA/MobileViTv3
出发点
MobileViT v1通过结合CNN和ViT的优势，已经取得了竞争性的结果，但其内部的融合块（fusion block）在模型扩展时存在挑战，并且学习任务复杂。本文提出改进MobileViT v1中的融合块，以解决扩展性和简化学习任务的问题。
创新点
- 改进MobileViT v1 block：提出了四点改进：
（1）fusion block中用1x1卷积代替3x3卷积，简化特征融合任务
（2）local representation block中用depthwise 3x3卷积替换原来的3x3卷积，减少参数和计算量。
（3）fusion block中添加输入特征，形成残差连接，有助于深层模型的优化。
（4）fusion block中融合局部（CNN）和全局（ViT）特征，而不是输入和全局特征。 - 扩展性：改进后的MobileViT v3 block允许模型通过增加宽度（层的通道数）来扩展，创建了新的MobileViTv3-S, XS和XXS架构。
- 性能提升：MobileViT v3在保持类似参数和FLOPs的情况下，相比于MobileViT v1和MobileViT v2，在多个数据集上取得了更高的准确率。
效果
- MobileViTv3-XXS和MobileViTv3-XS在ImageNet-1K数据集上分别超过了MobileViTv1-XXS和MobileViTv1-XS 2%和1.9%。
- 在MobileViTv2的基础上，通过引入提出的融合块，创建了MobileViTv3-0.5, 0.75和1.0模型，这些模型在ImageNet-1k, ADE20K, COCO和PascalVOC2012数据集上的准确率也超过了MobileViTv2。特别是在ImageNet-1K数据集上，MobileViTv3-0.5和MobileViTv3-0.75分别超过了MobileViTv2-0.5和MobileViTv2-0.75 2.1%和1.0%。
- 此外，MobileViTv3-1.0在ADE20K数据集和PascalVOC2012数据集上的分割任务中，相比于MobileViTv2-1.0，mIOU分别提升了2.07%和1.1%。
方法介绍
MobileViT v3相比于MobileViT v1和v2的改进如图2所示。
fusion block中用1x1卷积代替3x3卷积：在融合过程中替换3x3卷积主要有两个动机，一是融合独立于特征图中其他位置的局部特征和全局特征，以简化融合块的学习任务。从概念上讲，3x3卷积融合了输入特征、全局特征、其它位置的输入、感受野内的全局特征，这是一个复杂的任务。通过让fusion block只融合独立于其它位置的局部特征和全局特征，可以简化它的学习目标。第二个动机是消除MobileViT v1架构缩放的主要限制之一。将MobileViT v1从XXS扩大到S是通过改变网络的宽度同时保持深度不变来实现的。改变宽度（输入和输出通道数）会导致参数和FLOPs大幅增加。例如，如果MobileViT block的输入和输出通道翻倍，则fusion block中3x3卷积的输入通道将会变成4倍，输出变成2倍，这是因为3x3卷积的输入是输入特征和全局特征的拼接。使用1x1卷积避免了网络扩大时参数和FLOPs的大幅增加。
局部和全局特征融合：在融合层中，MobileViT v3 block将局部特征和全局特征concat到一起，而不是输入特征和全局特征。这是因为与输入特征相比，局部特征与全局特征的联系更为密切。
融合输入特征：输入特征被添加到fusion block中1x1卷积的输出中。这种残差连接在ResNet和DenseNet中已被证明是有助于更深的网络层的优化的。通过将输入特征加到fusion block的输出中，这里也引入了残差连接。
局部特征表示block中的深度卷积：为了进一步减少参数，用depthwise 3x3卷积替换local representation block中的3x3卷积。
实验结果
MobileViTv3-S,XS和XXS的配置，括号内是与MobileViTv1对应参数的scaling factor。在ImageNet-1k数据集上，MobileViTv3-XXS、XS和S相比于MobileViTv1-XXS、XS和S分别提升了2%、1.9%、0.9%。
与MobileViT v2类似，作者也设计了MobileViTv3-1.0、0.75、0.5，MobileViTv1、v2、v3的对比如表2所示。可以看到在相似的参数量下，MobileViT v3的性能超过了v1和v2。
