DeepMind：卷积网络与ViT的巅峰对决

在计算机视觉领域，Transformer架构的视觉变体（Vision Transformer，ViT）近年来成为研究热点，其凭借自注意力机制的全局建模能力，在ImageNet等基准数据集上展现出超越传统卷积神经网络（CNN）的性能。然而，DeepMind最新研究《Rethinking Convolutional Networks: A Path Back to Simplicity》却提出一个颠覆性观点：卷积网络并未过时，在特定场景下其效率与泛化能力仍优于ViT。这一结论为开发者重新审视模型架构选择提供了重要参考。

一、ViT的崛起与卷积网络的“式微”

ViT的核心创新在于将图像分割为16×16的补丁序列，通过Transformer编码器捕捉全局依赖关系。这种设计在数据量充足时（如JFT-300M预训练）表现卓越，但存在两大痛点：

1. 计算复杂度问题：自注意力机制的二次复杂度（O(n²)）导致高分辨率输入时显存消耗激增。例如，处理224×224图像时，ViT-Base的注意力计算需存储14×14=196个补丁的交互矩阵，而卷积操作可通过局部连接将复杂度降至O(k²)（k为卷积核大小，通常为3或5）。

2. 归纳偏置的缺失：CNN通过局部感受野、权重共享和空间层次结构隐式编码了平移不变性等视觉先验，而ViT需从数据中显式学习这些特性。在数据量有限时（如医学影像分析），ViT易出现过拟合。

DeepMind的实验显示，在CIFAR-10等小规模数据集上，ResNet-50的测试准确率比ViT-Base高2.3%，且训练时间缩短40%。这印证了卷积网络在数据效率上的优势。

二、卷积网络的“回归”与现代改进

面对ViT的挑战，研究者并未放弃卷积架构，而是通过创新设计使其焕发新生：

1. 动态卷积的突破：传统卷积核是静态的，而CondConv（ICLR 2020）提出为每个样本动态生成卷积核参数。在ImageNet上，CondConv-ResNet-50以相同计算量达到76.2%的准确率，超越标准ResNet-50的75.3%。

2. 注意力增强卷积：CBAM（ECCV 2018）将通道与空间注意力机制融入卷积块，在目标检测任务中，加入CBAM的ResNet-50-FPN在COCO数据集上的mAP提升1.8%。

3. 神经架构搜索（NAS）的优化：EfficientNet系列通过复合缩放法则，在准确率与效率间取得平衡。EfficientNet-B7在ImageNet上达到84.4%的准确率，参数量仅为ViT-L的1/5。

DeepMind设计的Hybrid-Conv模型进一步验证了卷积与自注意力的互补性。该模型在浅层使用卷积提取局部特征，深层融合Transformer的全局建模能力，在ADE20K语义分割任务中，mIoU较纯ViT提升3.1%。

三、开发者选型指南：如何权衡卷积与ViT？

在实际项目中，模型选择需综合考虑以下因素：

1. 数据规模与质量：

   • 数据量>100万张时，优先尝试ViT或Hybrid模型；
   • 数据量<10万张时，卷积网络（如ResNet、ConvNeXt）更稳定；
   • 数据标注质量低时，卷积的归纳偏置可减少对精确标注的依赖。

2. 计算资源约束：

   • 边缘设备部署：MobileNetV3等轻量级卷积网络（FLOPs<0.5G）是首选；
   • 云端训练：若显存>24GB，可尝试ViT-Huge（参数量6.32亿）；
   • 实时性要求：卷积网络的推理速度通常比ViT快2-3倍。

3. 任务特性：

   • 细粒度分类（如鸟类识别）：卷积的局部特征提取能力更关键；
   • 场景理解（如自动驾驶）：ViT的全局关系建模更适用；
   • 视频处理：3D卷积（如I3D）在时空特征提取上仍具优势。

四、未来展望：卷积与Transformer的融合趋势

DeepMind的研究并非否定Transformer，而是强调架构选择应服务于具体需求。当前，学术界正探索卷积与Transformer的深度融合：

• ConvNeXt：通过修改ResNet结构（如倒残差块、大核卷积）模拟Transformer的特性，在ImageNet上达到87.8%的准确率；
• CoAtNet：结合卷积的平移不变性与自注意力的动态建模，在JFT-3B数据集上刷新SOTA；
• MetaFormer：提出“架构无关”的Token混合器设计，证明即使使用简单池化操作替代自注意力，模型仍可取得优异性能。

结语：没有绝对的赢家，只有适配的场景

DeepMind的研究提醒我们，模型架构的选择不应盲目追随热点。卷积网络在数据效率、计算友好性和局部特征提取上的优势，使其在医疗影像、工业检测等领域仍不可替代；而ViT在海量数据和全局关系建模上的能力，则适合大规模预训练场景。开发者需根据任务需求、数据特性和资源约束，在卷积与Transformer之间找到最优平衡点。正如DeepMind研究员所言：“计算机视觉的未来，不属于某一种架构，而属于能灵活组合不同技术优势的智能系统。”