【ECCV2022】UniNet:具有卷积、Transformer和MLP的统一架构搜索

近年来，transformer和多层感知器(MLP)架构在各种视觉任务中取得了令人印象深刻的成果。然而，如何有效地将这些运算符组合在一起，形成高性能的混合视觉架构仍然是一个挑战。在这项工作中，我们通过提出一种新的统一架构搜索方法来研究卷积、transformer和MLP的可学习组合。我们的方法包含两个关键设计来实现对高性能网络的搜索。首先，我们以统一的形式对不同的可搜索运算符进行建模，从而使这些运算符可以用相同的一组配置参数来表征。这样，整体搜索空间的大小大大降低，总搜索成本变得可以承受。其次，我们提出了上下文感知下采样模块(DSMs)，以减轻不同类型操作之间的差距。我们提出的DSM能够更好地适应不同类型运算符的特征，这对于识别高性能混合架构非常重要。最后，我们将可配置算子和DSM集成到一个统一的搜索空间中，并使用基于强化学习的搜索算法进行搜索，以充分探索这些算子的最优组合。为此，我们搜索了一个基线网络，并将其扩大，得到了一个名为UniNets的模型家族，它比以前的ConvNets和transformer取得了更好的精度和效率。特别地，我们的UniNet-B5在ImageNet上实现了84.9%的top-1准确率，比efficient - net - b7和BoTNet-T7分别减少了44%和55%的失败。通过在ImageNet-21K上进行预训练，我们的UniNet-B6达到87.4%，性能优于Swin-L，失败次数减少51%，参数减少41%。代码可以在https://github.com/Sense-X/UniNet上找到。

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