如何评价FAIR提出的ConvNeXt：CNN匹敌Swin Transformer?
要评价 ConvNeXt，我们需要从以下几个方面进行详细的分析：
1. ConvNeXt 的核心思想与动机：
动机：挑战 Transformer 的霸权。 在 ConvNeXt 出现之前，Transformer 模型，特别是 Vision Transformer (ViT) 及其变种（如 Swin Transformer），在各种计算机视觉任务上取得了巨大的成功，逐渐取代了传统的 CNN，成为主流。这让许多研究者开始质疑 CNN 是否已经走到尽头。
核心思想：现代 Transformer 的设计哲学应用到 CNN。 ConvNeXt 的作者（来自 Meta AI，即 FAIR）认为，CNN 的基础架构仍然非常强大，但其设计可能未能充分利用 Transformer 架构的许多成功之处。因此，他们没有从头开始设计全新的 CNN 架构，而是选择了一个非常“反直觉”但极具洞察力的策略：“让 CNN 看起来像 Transformer”。具体来说，他们系统地借鉴了 Transformer 的许多关键设计元素，并将其应用到经典的 ResNet 架构中，逐步改造和优化。
2. ConvNeXt 的具体改进与设计哲学：
ConvNeXt 的改进不是单一的点，而是通过一系列的系统性、渐进式的设计迭代完成的。他们从一个现有的、相对传统的 ResNet50 开始，通过不断引入 Transformer 中的现代设计原则，来逐步提升性能。以下是主要的改进方向：
宏观架构的调整 (Macro Design)：
更深的层和更大的宽度： 借鉴了 Transformer 的规模效应，ConvNeXt 使用了更大的模型尺寸（更深的网络层数和更多的通道数）。
Patchify Stem： 将传统的 ConvNet 中的早期卷积层（如 7x7 的大卷积核）替换为类似 Vision Transformer 的一个大步长（stride=4）的卷积层。这相当于将输入图像切分成更小的“patch”，然后将它们展平并作为后续层的输入，这一步与 ViT 的 patch embedding 类似。这使得模型能够更早地捕获局部信息，并为后续的全局（或类全局）交互打下基础。
Stage 数量和块的结构： 与 Swin Transformer 类似，ConvNeXt 也采用了分阶段（stage）的设计，每个 stage 包含多个卷积块。并且，他们调整了每个 stage 中块的数量，使得总体的计算量分布更加均匀。
微观架构的调整 (Micro Design)：
ResNeXt 的思想的深化 (Depthwise Convolution)： ConvNeXt 大量使用 分组卷积 (Grouped Convolutions)，特别是 深度可分离卷积 (Depthwise Separable Convolutions)。深度可分离卷积将标准卷积分解为深度卷积（每个输入通道独立处理）和逐点卷积（跨通道组合）。这大大减少了计算量和参数量，同时保留了强大的特征提取能力。这与 Transformer 中点乘注意力（dotproduct attention）通过逐点计算来实现信息交互有异曲同工之妙。
更大的卷积核大小 (Larger Kernel Sizes)： 传统的 CNN 常使用 3x3 的卷积核。ConvNeXt 则大胆地采用了 7x7 的卷积核（甚至更大的）。研究表明，更大的卷积核能够捕获更广泛的感受野，这与 Transformer 中的自注意力机制能够覆盖整个输入序列（全局感受野）的目标相似。通过使用深度卷积和更大的卷积核，ConvNeXt 在一定程度上模拟了 Transformer 的全局信息捕获能力，但依然保持了卷积的局部归纳偏置。
激活函数 (Activation Functions)： 放弃了 ReLU，转而使用更现代、更平滑的激活函数，例如 GELU (Gaussian Error Linear Unit)。GELU 在 Transformer 模型中被广泛使用，并且在许多任务上表现优于 ReLU。
归一化层 (Normalization Layers)： 移除了传统的 Batch Normalization，而引入了 Layer Normalization。Layer Normalization 在 Transformer 模型中是标准配置，它在处理序列数据时表现更稳定，并且对批次大小的依赖性较小。在 ConvNeXt 中，Layer Norm 被应用在每个块的开头或中间，这模仿了 Transformer 的残差块结构。
Skip Connection 的改进： 保留并优化了 ResNet 的残差连接（skip connections），但调整了它们的位置，例如将 Layer Norm 和激活函数放在残差块的内部，以实现更平滑的特征传播。
更多的残差块 (More Residual Blocks)： 增加了每个 stage 中的残差块数量，以提升模型的深度和表达能力。
去掉了 Softmax： 在某些注意力机制的实现中，Softmax 是必需的。ConvNeXt 通过使用卷积来代替注意力中的 Softmax 操作，从而简化了结构并减小了计算复杂度，同时保持了类似的信息聚合效果。
3. ConvNeXt 的实验结果与评价：
ConvNeXt 的实验结果非常令人印象深刻，它在多个标准计算机视觉基准测试中取得了优异的成绩，包括：
图像分类 (Image Classification)： 在 ImageNet 等数据集上，ConvNeXt 的性能可以与 Swin Transformer 等顶尖模型相媲美，甚至在某些规模下超越。
下游任务 (Downstream Tasks)： ConvNeXt 在目标检测（如 Cascade RCNN）、实例分割（如 Mask RCNN）以及语义分割（如 Mask2Former）等下游任务上也展现出了强大的迁移学习能力和泛化性能。这表明其不仅仅在图像分类上表现出色，其学到的特征表示也更加鲁棒和通用。
效率与可扩展性： ConvNeXt 在保持高性能的同时，通常比同等性能的 Transformer 模型拥有更少的计算量和参数量，或者在同等计算量下获得更好的性能。这使得 ConvNeXt 在资源受限的环境下也更具竞争力。
4. 对 ConvNeXt 的评价总结：
CNN 的复兴与现代化： ConvNeXt 证明了 CNN 架构本身并没有过时，而是需要通过学习和借鉴其他强大模型的成功经验来不断进化和现代化。它将许多 Transformer 的优秀设计原则成功地“嫁接”到了 CNN 架构中，极大地提升了 CNN 的性能上限。
“统一”视觉模型架构的证据： ConvNeXt 的成功也进一步支持了“视觉模型架构正在走向统一”的观点。它表明，不同类型的神经网络架构（如 CNN 和 Transformer）并非是完全独立的，它们可以通过互相学习和融合来达到更高的性能。
强调设计的系统性与工程实践： ConvNeXt 的论文中，作者详细阐述了他们如何一步步地对 ResNet 进行改进，这种系统的、以工程实践为导向的研究方法，为后续的架构设计提供了宝贵的经验。他们没有追求“一蹴而就”的创新，而是通过“打磨”现有架构来达到目标。
对未来研究方向的影响： ConvNeXt 的出现激励了更多研究者去探索如何将 Transformer 的优势与 CNN 的局部归纳偏置相结合，或者如何让 CNN 更好地模拟 Transformer 的长距离依赖捕获能力。这为未来视觉模型的发展开辟了新的道路。
“反思性”的创新： ConvNeXt 的创新之处在于其“反思性”，它不是否定 CNN，而是通过学习 Transformer 来“扬长避短”，从而让 CNN 焕发新生。这种不拘泥于原有范式的思维，是其成功的关键。
总而言之，ConvNeXt 的出现是一次非常成功的“现代化改造”，它通过将 Transformer 的核心设计理念系统性地应用于经典的 CNN 架构，成功地让 CNN 在各项计算机视觉任务上达到了与最先进 Transformer 模型相媲美的性能。它不仅证明了 CNN 的强大潜力，也为未来的视觉模型研究提供了新的思路和方向，是深度学习领域一个重要的里程碑。
网友意见
首先，MetaAI 这篇 ConvNeXt 论文实验做的非常充分，符合其论文的一贯风格，读起来赏心悦目，推荐大家去读读原文。
从 ResNet 出发通过不断的 Swin Transformer 化验证了 Conv 其实不比 Transformer 差什么。这是一个自然的结论，是一个很容易想到的结论，下面详细说说为啥？
(1) 从 ResNet 到 ViT
ResNet 是一个非常优雅的 ConvNet，采用滑动窗口模式提取特征，并输出多层金字塔特征图，非常适合各种下游任务。相比 ResNet，ViT 采用全局感受野的注意力机制提取特征，从一开始 ViT 就强调相比 ResNet 这种 Conv 局部感受野特征提取操作，全局自注意力模式会更加优异，当数据量巨大时候性能优异度更加明显。
ViT 的这种全局自注意力特征提取模式的优异性，慢慢已经得到了大家的认可，后续的诸多 SOTA 刷榜论文也证明了这点。
(2) 从 ViT 到 MLP-Mixer 到 ConvMixer
随着 Transformer 的发展，上述结论被人质疑，典型的如 MLP-Mixer 和 ConvMixer。
MLP-Mixer 认为其实无需注意力机制 Attention ,仅仅需要 Token-Mixing MLP 和 Channel-Mixing MLP 即可。因为自注意力模块做的事情是 token mixing，而后续的 FNN 模块做的事情是 channel mixing，MLP-Mixer 中证明采用 MLP 实现 token mixing 功能，而无需自注意力模块，性能也是和 ViT 类似。
ConvMixer 也是相同思路，但是他的 Token-Mixing 不再采用自注意力或者 MLP，而是直接用 3x3 DW 卷积即可。
上述两篇论文都间接说明了 ViT 或者 Transformer 中强调的全局自注意力优异性并不成立，ViT 的成功或许来自 Transformer 整体精心设计的架构
相同的观点做法有很多，典型的还有 ResMLP、CycleMLP、gMLP、MetaFormer 和 An Empirical Study of CNN, Transformer, and MLP 等等。
(3) 从 ViT 到 Swin Transformer
在 ViT 的诸多改进中，Swin Transformer 算是一个非常成功的改进。其针对 CV 任务中一般是多尺度图片，且图片分辨率很大的问题，创造性的提出了局部注意力计算模块 LSA，即仅仅在窗口内计算自注意力，相比 ViT，性能也有极大的提升，将 Transformer 实用性提升了一大步。
(4) 从 Swin Transformer 到 ELSA
Swin Transformer 解决了巨大计算量问题，但是依然有自身的问题：
- 其实现非常复杂，特别是移位的 LSA 计算方式
- 难以部署，他的 OP 比较特殊，这非常不好
- 随着诸多最新发现，自注意力和逐深度方向卷积 DW Conv 可以等价，那么 Swin Transformer 和 Conv 结合会咋样，有待研究
解决前两个问题的典型算法是 Imporved MViT、Twin 和 Shuffle Transformer 等等，这类算法都是在考虑如何在去掉移位 LSA OP，而是通过其他方式引入窗口间信息交互。
一个更彻底的研究 Swin Transformer 的算法是 ELSA，其发现一个现象
作者以 Swin Tiny 版本为例，将其中的局部窗口注意力模块 LSA 替换为 DW Conv、decoupled dynamic filter (DDF)，从上图可以看出 DWConv 和 DDF 性能都比 LSA 强的，特别是 DW Conv，在参数量和 FLOPs 更小的情况下性能会比 Swin Transformer 高。
这说明 LSA 其实也没有想象中那么好，DW Conv 同样可以胜任。抛开 ELSA 的具体改进不谈，我们从上述诸多论文中可以发现 ：
- 自注意力层可以和 DW Conv 等价，将自注意力层替换为 DW Conv 模块，性能也是非常类似的
- ViT 等 Transformer 等算法成功的关键在于精心设计的 Transformer 架构
(5) 从 Swin Transformer 到 ConvNeXt
既然 ViT 和 Swin Transformer 等的成功并不是来自所谓的注意力机制，而是精心设计的 Transformer 架构，那么自然会有疑问这个精心设计的架构为啥如此优异，一经提出就超越 ResNet？现在诸多论文都是在探讨 Transformer 架构中的某个部件对整体性能的影响，例如 Patch 切分模式等，而 ConvNeXt 虽然没有正面回答为何 Transformer 性能优异，但是从实践角度，参考 Swin Transformer 架构，升级了 ResNet 架构，提出 ConvNeXt ，从而使得 ResNet 依然如此伟大。
从上述发展来看，从 ResNet 到 ViT，再到 Swin Transformer，最终又回到 ResNet，是一个非常自然的过程。简单来说发展历程是某人突然发现一个非常好的网络架构(一开始没有意识到架构的重要性)，然后中间大家一起来魔改，最后大家发现其实都走偏了，现在又有人开始回归架构本身了，而不是所谓的自注意力和 Conv 谁更优异之争。
虽然 ConvNeXt 很优秀，但是依然没有深入探讨 Transformer 架构的伟大之处，或许总有一天能够研究清楚，带领大家认识架构设计的本质吧！
顺便提一句：当时我第一次接触 Transformer 算法时候感叹如此简单的结构(因为核心组件就那几个，堆叠就行)，如果 CV 领域能够完全借鉴 NLP 发展，那以后大家就共同发展共同繁荣了，想想就激动(终于可以对外称我也懂 NLP 了)。但是随着 CNN 领域对 Transformer 的改进不断呈现，发现好像不是这样了，大家都在考虑如何对 Transformer 引入 CNN 局部信息来提升性能和收敛速度乐此不疲(当然效果是有的)，这种混合 CNN 和 Transformer 的做法其实我是不感冒的，因为觉得违背了设计初衷。但是从现在发展来看，或许 CNN 和 Transformer 本身就没啥好特意区分的，两者在某个角度上其实就是等价的，从这个角度来看，各种混合 CNN 的 Transformer 或许就不那么变扭了。未来也可能出现一种标准架构超越 Transformer，然后大家又可以开心的玩耍了！
当然上述是我一家之言，不一定理解的非常到位！
附加：很高兴看到 MetaAI (前身 FAIR)选择了 MMDetection 来作为算法 base 实现了目标检测部分，作为 MMDetection 维护者，希望大家都能够基于 MMDetection，将其应用于各种场合，不断打磨升级，将易用性提高一大步。目前随着 MMRazor 和 MMDeploy 的发布，从标注到训练到压缩到部署全链条都已经打通，相信会极大的方便用户。如果你觉得不错，欢迎给 Star
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