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摘要

https://arxiv.org/abs/2311.15599
大核卷积神经网络(ConvNets)最近受到了广泛的研究关注，但存在两个未解决的关键问题需要进一步研究。(1)现有大核ConvNets的架构在很大程度上遵循传统ConvNets或Transformers的设计原则，而大核ConvNets的架构设计仍未得到充分解决。(2)随着Transformer 在多种模式下的主导地位，尚待研究的是，ConvNets是否在视觉以外的领域也具有强大的通用感知能力。本文从两个方面进行了贡献。(1)我们提出了设计大核ConvNets的四个架构指导方针，其核心是利用大核和小核的本质特征-大核可以看到宽广的范围而无需深入。遵循这些指导方针，我们提出的大核ConvNet在图像识别方面表现出领先性能。例如，我们的模型在ImageNet上达到88.0%的准确率，ADE20K mIoU为55.6%，COCO box AP为56.4%，表现出比最近提出的一些强大的竞争对手更好的性能和更高的速度。(2)我们发现大核是解锁ConvNets在它们最初不擅长的领域的卓越性能的关键。采用某些与模态相关的预处理方法，即使不对架构进行特定于模态的定制，提出的模型也能在时间序列预测和音频识别任务上实现最先进的性能。代码和所有模型在https://github.com/AILabCVC/UniRepLKNet。

1、简介

使用非常大的卷积核的卷积神经网络（ConvNets）的设计范式起源于ReplkNet [11]，当时ConvNets的地位受到Vision Transformers（ViTs） [12, 38, 61, 65]的挑战。受到使用全局注意力 [12, 54, 65]或使用大窗口注意力 [38, 49, 64]的ViTs的启发，ReplkNet提出使用非常大的卷积核。与使用小卷积核（例如3×3