### RaftMLP：MLP基础模型在计算机视觉领域的竞争力探讨
#### 摘要概览
本研究探讨了在计算机视觉领域中，基于多层感知机（MLP）的模型能否与传统的卷积神经网络（CNN）以及新兴的变压器模型（Transformer-based models）相抗衡。特别是针对RaftMLP这一创新架构，该模型通过引入独特的归纳偏置来改善传统MLP混合器的性能。研究指出，RaftMLP不仅在参数数量上有所减少，而且在计算复杂度上也进行了优化。
#### 背景与动机
过去十多年中，CNN一直是计算机视觉领域的主导技术。随着AlexNet的成功，后续出现了诸如VGG、GoogLeNet、ResNet等一系列高性能模型。这些模型在图像分类、目标检测、语义分割等任务中表现出色。它们的核心优势在于利用了图像的固有属性，如局部性和平移不变性等归纳偏置。
近年来，变压器模型因其在自然语言处理领域的显著成果而被引入计算机视觉领域。视觉变压器模型通过自我注意力机制替代了CNN中的卷积操作，能够捕捉全局上下文信息，但同时带来了较高的计算成本。此外，尽管它们减少了对图像固有特性的依赖，仍需大量参数来实现高效的信息处理。
近期的研究表明，即使没有自我注意力机制，仅依靠MLP也能达到相当的性能水平。MLP-Mixer是一种典型的例子，它通过简单的MLP操作实现了与视觉变压器相似的结果。这一发现激发了研究人员探索更多无需卷积或自我注意力机制即可实现高效信息处理的方法。
#### RaftMLP架构解析
- **垂直混合与水平混合**：RaftMLP的关键在于其令牌混合块的设计，具体来说是由垂直混合和水平混合两部分组成。垂直混合负责处理标记之间的关系，而水平混合则关注于每个标记内部的特征交互。这种划分有助于模型更好地捕捉图像中的局部与全局信息。
- **分组通道**：通过将输入通道分组为不同的“通道筏”（channel rafts），RaftMLP能够进一步增强模型的归纳偏置能力。每个分组内的令牌混合更加紧密，有助于模型学习到更丰富的空间关联性。
- **归纳偏置的引入**：RaftMLP通过上述机制引入了新的归纳偏置，这使得模型可以在不依赖卷积操作的情况下，依然具备处理图像数据的能力。这种设计不仅减少了模型的参数量，还降低了计算复杂度，从而提升了整体效率。
#### 结论与展望
RaftMLP通过引入新颖的归纳偏置机制，证明了基于MLP的模型在计算机视觉领域具有巨大的潜力。它不仅能够与传统的CNN和新兴的变压器模型相竞争，还在计算效率方面展现出明显的优势。未来的研究可以进一步探索如何优化这些归纳偏置，以提升模型的泛化能力和鲁棒性，同时也可尝试将RaftMLP应用于更广泛的视觉任务中，比如视频分析和3D重建等领域。
通过深入理解RaftMLP的设计理念及其背后的原理，我们可以预见基于MLP的模型将在计算机视觉领域发挥越来越重要的作用，甚至有可能成为未来计算机视觉技术的主流趋势之一。
