MLP-Mixer详解_如何把特征图转变成为一个特征向量

1 主要思想

作为Google ViT团队最近刚提出的一种的CV框架，MLP-Mixer使用多层感知机（MLP）来代替传统CNN中的卷积操作（Conv）和Transformer中的自注意力机制（Self-Attention）。

MLP-Mixer整体设计简单，在ImageNet上的表现接近于近年最新的几个SOTA模型。

2 模型结构

2.1Per-patch Fully-connected

FC相较于Conv，并不能获取局部区域间的信息，为了解决这个问题，MLP-Mixer通过Per-patch Fully-connected将输入图像转化为2D的Table，方便在后面进行局部区域间的信息融合。

具体来说，MLP-Mixer将输入图像相邻无重叠地划分为S个Patch，每个Patch通过MLP映射为一维特征向量，其中一维向量长度为C，最后将每个Patch得到的特征向量组合得到大小为S*C的2D Table。需要注意的时，每个Patch使用的映射矩阵相同，即使用的MLP参数相同。

实际上，Per-patch Fully-connected实现了**（W，H，C）的向量空间到（S，C）的向量空间**的映射。

例如，假设输入图像大小为240*240*3，模型选取的Patch为16*16，那么一张图片可以划分为（240*240）/（16*16）= 225个Patch。结合图片的通道数，每个Patch包含了16*16*3 = 768个值，把这768个值做Flatten作为MLP的输入，其中MLP的输出层神经元个数为128。这样，每个Patch就可以得到长度的128的特征向量，组合得到225*128的Table。MLP-Mixer中Patch大小和MLP输出单元个数为超参数。

2.2 Mixer Layer

观察Per-patch Fully-connected得到的Table会发现，Table的行代表了同一空间位置在不同通道上的信息，列代表了不同空间位置在同一通道上的信息。换句话说，对Table的每一行进行操作可以实现通道域的信息融合，对Table的每一列进行操作可以实现空间域的信息融合。

在传统CNN中，可以通过1*1 Conv来实现通道域的信息融合，如果使用更大一点的卷积核，可以同时实现空间域和通道域的信息融合。

在Transformer中，通过Self-Attention实现空间域的信息融合，通过MLP同时实现空间域和通道域的信息融合。

而在MLP-Mixer中，通过Mixer Layer使用MLP先后对列、行进行映射，实现空间域和通道域的信息融合。与传统卷积不同的是，Mixer Layer将空间域和通道域分开操作，这种思想与Xception和MobileNet中的深度可分离卷积相似。

根据上述内容，MLP-Mixer在Mixer Layer中使用分别使用**token-mixing MLPs（图中MLP1）和channel-mixing MLPs（图中MLP2）**对Table的列和行进行映射，与Per-patch Fully-connected相同，MLP1和MLP2在不同列、行中的映射过程中共享权重。除此之外，Mixer Layer还加入了LN和跳接来提高模型性能。

3 存在的争议

个人认为，MLP-Mixer的创新点在于使用了MLP代替了Conv和Self-Attention，这表明使用最基础的MLP的拟合能力足以构建一个相对性能较好的CV模型。

实际上，如果熟悉Conv操作的话会发现，MLP-Mixer中并非不存在Conv。

MLP-Mixer的第一步Per-patch Fully-connected实际上完全等价于对输入图像做了一个kenel为16*16、stride为16的卷积操作。