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轻量级视觉变换器（ViTs）在资源受限的移动设备上表现出优越的性能和较低的延迟，相比之下轻量级卷积神经网络（CNNs）稍显逊色。研究人员发现了许多轻量级 ViTs 和轻量级 CNNs 之间的结构联系。然而，它们在块结构、宏观和微观设计上的显著架构差异尚未得到充分研究。在… 摘要
轻量级视觉变换器（ViTs）在资源受限的移动设备上表现出优越的性能和较低的延迟，相比之下轻量级卷积神经网络（CNNs）稍显逊色。研究人员发现了许多轻量级 ViTs 和轻量级 CNNs 之间的结构联系。然而，它们在块结构、宏观和微观设计上的显著架构差异尚未得到充分研究。在本研究中，我们从 ViT 的角度重新审视轻量级 CNNs 的高效设计，并强调其在移动设备上的光明前景。具体而言，我们通过整合轻量级 ViTs 的高效架构设计，逐步增强标准轻量级CNN（即MobileNetV3）的移动友好性。最终形成了一种新的纯轻量级 CNN 家族，即 RepViT。大量实验表明，RepViT 优于现有的最先进的轻量级 ViTs，并在各种视觉任务中表现出良好的延迟性能。
介绍
通过集成轻量级 ViT 的设计理念，如分离的 token 混合器和通道混合器，使用结构重参数化技术（SR），调整扩展比和网络宽度等，RepViT 模型实现了在移动设备上的高效推理。RepViT 在多个计算机视觉任务（包括图像分类、物体检测、实例分割等）上表现出色，与其他轻量级ViT和CNN模型的性能对比显示，RepViT在延迟和准确率方面具有显著的优势。CNN 的性能和延迟通常受到卷积核大小的影响。例如，ConvNeXt 通过使用大卷积核来捕捉长距离依赖关系，展现了性能提升的效果。同样，RepLKNet 展示了一种强大的使用超大卷积核的 CNN 范式。然而，较大的卷积核并不适合移动设备，因为它们的计算复杂度和内存访问成本较高。此外，与3×3卷积相比，较大卷积核通常未被编译器和计算库高度优化。SE层是轻量级 CNN 的常见选择，通过全局信息动态调整通道权重。然而，SE层带来了额外的计算成本，尤其是在通道数量较大的后期阶段。为了优化这一点，在 RepViT 块中设置了可选的 SE 层。通过试验，发现将 SE 层放置在早期阶段效果更好，而后期阶段对性能的影响较小。因此，将 SE 层仅放置在前两个阶段。 如下图，（a）是带有可选挤压和激励（SE）层的 MobileNetV3 模块。（b）是设计的 RepViT 模块，通过结构重新参数化技术将令牌混合器和通道混合器分开。SE 层在 RepViT 模块中也是可选的。为简化起见，省略了规范层和非线性部分。
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