代码：https://github.com/raoyongming/GFNet
摘要：
本文提出一个全局滤波网络GFNet，用傅里叶变换处理代替ViT中的注意力机制，其中二维离散傅里叶变换将输入的空间特征转换为频域特征，然后通过全局滤波处理，最后反变换映射回空间域。解决了token大小改变带来的计算量问题。实验结果表明改进后的网络在计算速度和参数量/泛化能力上有提升。
Introduction
Transformer与MLP模型的发展证明了其具有以更少的归纳偏置取得更佳性能的潜力，这些模型往往基于从原始数据学习空间位置上相关性。这些自注意力与MLP的计算复杂度会随图像尺寸迅速增长O(N^2)，这使得其难以满足高分辨率特征需求。
频谱图表示图像梯度的分布图，所以原图和频率图上的点不是一一对应的，频谱图上的点表示空域图某点的灰度梯度大小，梯度大其频率高.经过傅里叶变换后，在频域中计算某一位置的信息时，对应空间域多个位置的信息，有综合考虑整个图像的效果,与transformer的自注意力层异曲同工。由此，本文提出了全局滤波器网络(GFNet)，一种概念简单且高效的架构，它在频域以log-linear复杂度学习长距离空间依赖。GFNet在ImageNet以及下游任务上表现出了非常有力的精度-复杂度均衡。相比Transformer与CNN模型，在高效性、泛化性以及鲁棒性方面极具竞争力。
Architecture
代码部分
滤波器初始化的时候将数据0.02，作用是将数变小，均值还是0方差变成原来的0.0004，猜测是希望初始化数据不要太分散了。然后加入了输入x是空间形状的判断，这里特征图是在网络中被展平之后传入，所以将他复原成二维之后再傅里叶变换。
实验
GFNet不同版本的详细配置:
GFNet-XS与 DeiT-S 和 ResMLP-12 具有类似的架构
GFNet-Ti、GFNet-S 和 GFNet-B对应 ResNet-18、 50 和 101有相似的计算代价
GFNet-H-Ti、GFNet-H-S和 GFNet-H-B对应 ResNet-18、 50 和 101
“↑384″表示在30个epoch的384 × 384图像上微调的模型
可以看到泛化和鲁棒性都有所提高
可视化中，频域可以学到更有区别的特征表示，空间域就比较模糊
总结：*
·本文提出一个全局滤波网络GFNet，用傅里叶变换处理代替ViT中的注意力机制，其中二维离散傅里叶变换将输入的空间特征转换为频域，然后通过全局滤波处理，最后反变换映射回空间域。
·解决了token数量带来的计算复杂度问题，以及token大小的限制。实验结果表明改进后的网络在计算速度和参数量/泛化能力上有提升。
·傅里叶变换应用到对特征图处理，可以考虑到全局位置信息，是很好的改进方向
Original: https://blog.csdn.net/qq_40464371/article/details/123256090
Author: 人间不值得_
Title: NeurIPS 2021 | GFNet：用于图像分类的全局滤波网络
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