conv2former模型详解及代码复现

模型背景

在Conv2Former模型提出之前，视觉识别领域的研究主要集中在两个方向：

1. 传统卷积神经网络（ConvNets）

2. 新兴的视觉Transformer（ViTs）

ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展，但往往忽略了全局上下文信息的显式建模。ViTs则通过自注意力机制有效捕捉全局依赖关系，在多个视觉任务中展现出优异性能。然而，ViTs在处理高分辨率图像时面临计算成本过高的问题。

这些局限性促使研究者寻求一种结合两者优势的新型网络结构，为Conv2Former的提出奠定了基础。

创新点

Conv2Former模型在多个方面展现出创新性，成功融合了卷积神经网络(ConvNets)和视觉Transformer(ViTs)的优势。这些创新不仅提高了模型的性能，还解决了传统方法在处理高分辨率图像时面临的计算成本问题。

Conv2Former的核心创新点主要包括以下几个方面：

1. 卷积调制模块

   • 原理 ：通过深度卷积和Hadamard乘积操作模拟Transformer的自注意力机制

   • 优势