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谷歌大腦的視覺Transformer團(tuán)隊(duì)（ViT），搞了個(gè)復(fù)古操作。

他們不用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、也不用Transformer，僅憑最早的AI視覺任務(wù)采用的多層感知機(jī)（MLP）結(jié)構(gòu)，就實(shí)現(xiàn)了接近SOTA的性能，更是在ImageNet圖像分類任務(wù)上取得了87.94%的準(zhǔn)確率。

這個(gè)架構(gòu)名為MLP-Mixer，采用兩種不同類型的MLP層，可以看做是一個(gè)特殊的CNN，使用 1×1卷積進(jìn)行通道混合（按位操作），同時(shí)全感受野和參數(shù)共享的的單通道深度卷積進(jìn)行字符混合（跨位操作）。

在JFT-300M數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)到224分辨率的Mixer-H/14版本取得了86.32%的準(zhǔn)確率，比SOTA模型ViT-H/14僅低0.3%，但運(yùn)行速度是其2.2倍。

論文地址：
https://arxiv.org/abs/2105.01601

項(xiàng)目地址：
https://github.com/google-research/vision_transformer/tree/linen