一 本文介绍
本文给大家带来的改进机制是ACmix自注意力机制的改进版本，它的核心思想是，传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。ACmix首先使用1x1卷积对输入特征图进行投影，生成一组中间特征，然后根据不同的范式，即自注意力和卷积方式，分别重用和聚合这些中间特征。这样，ACmix既能利用自注意力的全局感知能力，又能通过卷积捕获局部特征，从而在保持较低计算成本的同时，提高模型的性能。
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二、ACmix的框架原理
2.1 ACMix的基本原理
ACmix是一种混合模型，结合了自注意力机制和卷积运算的优势。它的核心思想是，传统卷积操作和自注意力模块的大部分计算都可以通过1x1的卷积来实现。ACmix首先使用1x1卷积对输入特征图进行投影，生成一组中间特征，然后根据不同的范式，即自注意力和卷积方式，分别重用和聚合这些中间特征。这样，ACmix既能利用自注意力的全局感知能力，又能通过卷积捕获局部特征，从而在保持较低计算成本的同时，提高模型的性能。
ACmix模型的主要改进机制可以分为以下两点：
1. 自注意力和卷积的整合：将自注意力和卷积技术融合，实现两者优势的结合。 2. 运算分解与重构：通过分解自注意力和卷积中的运算，重构为1×1卷积形式，提高了运算效率。
2.1.1 自注意力和卷积的整合
文章中指出，自注意力和卷积的整合通过以下方式实现：
特征分解：自注意力机制的查询（query）、键（key）、值（value）与卷积操作通过1x1卷积进行特征分解。 运算共享：卷积和自注意力共享相同的1x1卷积运算，减少了重复的计算量。 特征融合：在ACmix模型中，卷积和自注意力生成的特征通过求和操作进行融合，加强了模型的特征提取能力。 模块化设计：通过模块化设计，ACmix可以灵活地嵌入到不同的网络结构中，增强网络的表征能力。
这张图片展示了ACmix中的主要概念，它比较了卷积、自注意力和ACmix各自的结构和计算复杂度。图中：
(a) 卷积：展示了标准卷积操作，包含一个
的1x1卷积，表示卷积核大小和卷积操作的聚合。
(b) 自注意力：展示了自注意力机制，它包含三个头部的1x1卷积，代表多头注意力机制中每个头部的线性变换，以及自注意力聚合。
(c) ACmix（我们的方法）：结合了卷积和自注意力聚合，其中1x1卷积在两者之间共享，旨在减少计算开销并整合轻量级的聚合操作。
整体上，ACmix旨在通过共享计算资源（1x1卷积）并结合两种不同的聚合操作，以优化特征通道上的计算复杂度。
2.1.2 运算分解与重构
在ACmix中，运算分解与重构的概念是指将传统的卷积运算和自注意力运算拆分，并重新构建为更高效的形式。这主要通过以下步骤实现：
分解卷积和自注意力：将标准的卷积核分解成多个1×1卷积核，每个核处理不同的特征子集，同时将自注意力机制中的查询（query）、键（key）和值（value）的生成也转换为1×1卷积操作。 重构为混合模块：将分解后的卷积和自注意力运算重构成一个统一的混合模块，既包含了卷积的空间特征提取能力，也融入了自注意力的全局信息聚合功能。 提高运算效率：这种分解与重构的方法减少了冗余计算，提高了运算效率，同时降低了模型的复杂度。
这张图片展示了ACmix提出的混合模块的结构。图示包含了：
(a) 卷积：3x3卷积通过1x1卷积的方式被分解，展示了特征图的转换过程。
(b)自注意力：输入特征先转换成查询（query）、键（key）和值（value），使用1x1卷积实现，并通过相似度匹配计算注意力权重。
(c) ACmix：结合了(a)和(b)的特点，在第一阶段使用三个1x1卷积对输入特征图进行投影，在第二阶段将两种路径得到的特征相加，作为最终输出。
右图显示了ACmix模块的流程，强调了两种机制的融合并提供了每个操作块的计算复杂度。
