OpenMMLAB AI实战营第一课笔记

卷积神经网络介绍

AlexNet (2012)

• 第一个成功实现大规模图像的模型，在ImageNet 数据集上达到~85% 的top-5 准确率
• 5 个卷积层，3 个全连接层，共有60M 个可学习参数
• 使用ReLU 激活函数，大幅提高收敛速度
• 实现并开源了cuda-convnet ，在GPU 上训练大规模神经网络在工程上成为可能

Going Deeper (2012~2014)

VGG (2014)

GoogLeNet (Inception v1, 2014)

残差网络ResNet (2015)

更强的图像分类模型

神经结构搜索Neural Architecture Search (2016+)

基本思路：借助强化学习等方法搜索表现最佳的网络
代表工作：NASNet (2017)、MnasNet (2018)、EfficientNet (2019) 、RegNet (2020) 等

Vision Transformers (2020+)

使用Transformer 替代卷积网络实现图像分类，使用更大的数据集训练，达到超越卷积网络的精度
代表工作：Vision Transformer (2020)，Swin-Transformer (2021 ICCV 最佳论文)

ConvNeXt (2022)

将Swin Transformer 的模型元素迁移到卷积网络中，性能反超Transformer

图像分类& 视觉基础模型的发展

Swin Transformer (ICCV 2021 best paper)

• Vision Transformer 的特征图是是直接下采样16 倍
  得到的，后面的特征图也是维持这个下采样率不变，
  缺少了传统卷积神经网络里不同尺寸特征图的层次化
  结构。所以，Swin Transformer 提出了分层结构
  （金字塔结构）Hierarchical Transformer。

• 同时，相对于Vision Transformer 中直接对整个特征
  图进行Multi-Head Self-Attention，Swin
  Transformer 将特征图划分成了多个不相交的区域
  （Window），将Multi-Head Self-Attention 计算
  限制在窗口内，这样能够减少计算量的，尤其是在浅
  层特征图很大的时候。

• 由于将Multi-Head Self-Attention 计算限制在窗口内，窗口与窗口之间无法进行信息传递。所以， Swin
  Transformer 又提出了Shifted Windows Multi-Head Self-Attention (SW-MSA) 的概念，即第 + 1 层的窗
  口分别向右侧和下方各偏移了半个窗口的位置。那么，这就让信息能够跨窗口传递。
  

• 通过4 个Stage 构建不同大小的特征图

• 重复堆叠Swin Transformer Block：这里的Block 有两种结构，如图(b) ，一个使用了W-MSA 结
  构，一个使用了SW-MSA 结构。这两个结构成对使用，所以堆叠Swin Transformer Block 的个数
  都是偶数。
  

MMClassification 介绍

代码仓库：https://github.com/open-mmlab/mmclassification
文档教程：https://mmclassification.readthedocs.io/en/latest/