UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用 MLP。通过一个标记化的 MLP 块来标记和投影卷积特征，并使用 MLP 对表示进行建模。对输入通道进行移位，可以专注于学习局部依赖性。

UNeXt

基本架构

UNeXt 是一种编码器-解码器架构，具有两个阶段：

1、卷积阶段，2、标记化 MLP 阶段。

输入图像通过编码器，前 3 个块是卷积块，接下来的 2 个是标记化 MLP 块。

解码器有 2 个标记化 MLP 块，后跟 3 个卷积块。

每个编码器块使用具有窗口 2×2 的最大池化层将特征分辨率降低 2，每个解码器块使用双线性插值将特征分辨率增加 2。编码器和解码器之间也包含跳过连接。 每个块的通道数是一个超参数，表示为 C1 到 C5。 在实验中，除非另有说明，否则 C1=32、C2=64、C3=128、C4=160 和 C5=256。

每个卷积块时标准的一个卷积层、一个批量归一化层和 ReLU 激活层。 内核大小为 3×3，步长为 1。

带位移的 MLP

conv特征的通道轴线在标记（Tokenized)之前首先移位。这有助于MLP只关注conv特征的某些位置，从而诱导块的局部性。论文作者说，这里与Swin Transformer类似。由于Tokenized MLP块有2个MLP，因此特征在一个块中跨宽度移动，在另一个块中跨高度移动，就像Axial-DeepLab中的轴向注意力一样。这样特征被分割到h个不同的分区，并根据指定的轴移动j=5个位置。

标记化（Tokenized） MLP阶段

首先使用大小为 3 的内核将通道数更改为嵌入维度 E（标记数）。然后将这些标记令牌传递给一个带移位的MLP(跨宽度)，其中包含MLP的隐藏维度，默认H=768。

接下来，使用深度卷积层(DWConv)。它有助于对位置信息进行编码，像SegFormer中所建议的，当训练/测试分辨率不同时，它比ViT具有更好的性能。并且它使用更少的参数，可以提高了效率。

激活函数使用GELU，因为在ViT和BERT在使用GELU的情况下表现更好。

特征通过另一个移位的MLP(跨高度)传递，该MLP将维度从H转换为O。

最后还是用了残差连接将原始标记令牌添加到残差。然后使用层归一化(LN)，将输出特征传递给下一个块。

损失函数

使用二元交叉熵(BCE)和dice 损失的组合:

结果展示

SOTA对比

UNeXt获得了比所有基线更好的分割性能，计算量比第二的TransUNet少得多。UNeXt在计算复杂度方面明显优于所有其他网络。

swing - unet(图中未显示)有41.35 M个参数，计算也很复杂有11.46 GFLOPs。

作者还实验了MLP-Mixer作为编码器和普通卷积解码器，它只有大约11M个参数，但是分割的性能不是最优的。

定性结果

与其他方法相比，UNeXt产生了具有竞争力的分割预测。

消融实验

当深度减小，仅使用3级架构，也就是说只使用Conv阶段时，参数数量和复杂度显著减少，但性能下降4%。当使用标记化的MLP块时，它可以显着提高性能。

增加通道(UNeXt-L)进一步提高了性能，同时增加了计算开销。减少通道(UNeXt-S)会降低性能(降低幅度并不大)，但我们得到了一个非常轻量级的模型。

论文：https://arxiv.org/abs/2203.04967

源代码：https://github.com/jeya-maria-jose/UNeXt-pytorch

本文作者：Sik-Ho Tsang