FastViT快速卷积 Transformer 的混合视觉架构

FastViT 有机地结合了 CNN 和 Transformer 的优势，无论在精度或者运行效率上均有了稳定的提升。FastViT 引入了一种新的 Token 混合算子，命名为 RepMixer。从名字来看，它结合了结构重新参数化技术。该算子的作用原理是通过消除网络中的 skip connection 来降低内存访问成本。

FastViT 整体框架图：

实验结果表明，FastViT：

• 在移动设备上的速度比混合 Transformer 架构 CMT 快 3.5 倍
• 在 ImageNet 数据集上的精度相同，但速度比 EfficientNet 快 4.9 倍且比 ConvNeXt 快 1.9 倍
• 在相似的延迟下，FastViT 在 ImageNet 上的 Top-1 精度比 MobileOne 高出 4.2％