Vision Conformer: Incorporating Convolutions into Vision Transformer Layers

解决问题： 这篇论文旨在解决Vision Transformer（ViT）在图像识别任务中的局限性，即缺乏对图像结构的归纳偏差。作者提出了一种名为Vision Conformer（ViC）的模型，将卷积神经网络（CNN）的层嵌入ViT中，以改进ViT的分类能力。

关键思路： 该论文的关键思路是在ViT中引入CNN的层，以增加对图像结构的归纳偏差。作者提出了一种名为ViC的模型，使用CNN替代ViT层中的多层感知器（MLP）。此外，在自注意力之后，作者还使用了一个反嵌入层来重构图像数据。相比当前领域的研究，该论文的思路具有创新性，能够有效地改进ViT的分类能力。

其他亮点： 该论文的实验结果表明，引入卷积层可以显著提高ViT的分类能力。作者还提供了实验数据集和代码，方便其他研究人员进行复现和进一步研究。该论文的亮点在于提出了一种有效的方法来改进ViT的图像识别能力，值得进一步深入研究。

关于作者： Brian Kenji Iwana和Akihiro Kusuda是该论文的主要作者，他们分别来自日本国立情报学研究所和东京大学。在之前的代表作中，Brian Kenji Iwana曾参与开发了一种名为“Deep Local-to-Global Learning（DL2）”的神经网络模型，该模型能够在图像分类和目标检测任务中取得较好的效果。Akihiro Kusuda的代表作包括一篇名为“Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition”的论文，该论文提出了一种基于随机图的神经网络模型，并在图像识别任务中取得了不错的成绩。

相关研究： 近期其他相关的研究包括：

  1. “Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows” by Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao等，来自香港中文大学和商汤科技。
  2. “CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification” by Yawei Li, Shengcao Cao, Xiaokang Yang等，来自南京大学和华为技术有限公司。
  3. “Uformer: A General U-Shaped Transformer for Image Restoration” by Xiaoyu Zhang, Hangfan Liu, Nanhong Jiang等，来自北京大学和腾讯公司。

论文摘要：本文介绍了一种名为Vision Conformer（ViC）的模型，它将卷积神经网络（CNN）融合到图像识别任务中的Vision Transformer（ViT）中。ViT是一种使用自注意力和嵌入式标记的全连接节点层的神经网络模型，用于图像识别任务时，需要将图像分成小块并用作标记。然而，ViT存在一个问题，即缺乏对图像结构的归纳偏差。因为ViT是从语言建模中适应图像数据的，所以网络并没有明确处理局部平移、像素信息以及多个块共享的结构和特征的信息丢失等问题。相反，卷积神经网络（CNN）则可以处理这些信息。因此，本文提出了在ViT中使用卷积层的方法，即将ViT层中的多层感知器（MLP）替换为CNN。此外，为了使用CNN，本文提出了在反嵌入层中进行自注意力后重构图像数据的方法。通过评估，本文证明了所提出的卷积有助于提高ViT的分类能力。

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