焦点调制网络是一种先进的计算机视觉技术，通过聚焦关键特征点来优化图像或视频处理过程，提升细节识别和分析能力。
本段落介绍了一种新的神经网络结构——FocalNet（即Focal Modulation Network），它利用“焦调制模块”来替代传统的自注意力机制(Self-Attention, SA)以解决视觉任务中计算复杂度高的问题。
近年来，Transformer架构在自然语言处理、图像分类、目标检测和语义分割等众多领域取得了显著的成功。这主要归功于其核心的自注意力机制能够支持输入信息之间的全局交互作用。然而，在视觉任务中，由于存在大量的tokens（如像素），传统的自注意力计算复杂度随着token数量的增长而呈二次方增长，特别是在处理高分辨率图像时尤为突出。
FocalNet的核心在于引入了“焦调制模块”，该模块由三个主要部分组成：
1. **聚焦上下文化**：通过多层深度卷积堆栈逐步编码视觉信息的局部到全局依赖关系。这种方法有助于捕捉不同范围内的相关性，同时减少了计算负担。
2. **门控聚合**：选择性地将上下文信息整合进每个查询token的调制器中。这种机制允许网络根据需要灵活地选取和合并相关信息，增强了模型对重要特征的关注能力。
3. **基于元素的仿射变换**：将调制器中的信息注入到查询token中，以实现定制化的增强效果，从而促进更有效的交互作用。
FocalNet具有很高的可解释性。例如，在图像分类、目标检测和分割任务上表现出优越性能的同时，它还展示了清晰直观的关键区域注意力图谱（无需额外的可视化工具如CAM或Grad-CAM）。与最先进的基于自注意力机制的模型相比（如Swin Transformer），FocalNet在计算成本相似的情况下取得了更好的结果。
具体而言，在ImageNet-1K和ImageNet-22K图像分类任务中，以及Mask R-CNN目标检测及UPerNet语义分割等任务上，FocalNet均超越了现有模型。此外，当使用更大的FocalNet和Mask2former时，在ADE20K的语义分割和COCO实例分割任务上的表现也十分出色。
总体而言，这些结果表明焦调制可能是一种更有效的方法来模拟依赖输入的远程交互作用，并且在提高效率的同时保持或增强了模型性能。此外，它还提供了一种更好的可解释性途径。未来的研究可能会进一步探索焦调制在网络架构中的潜力，以推动计算机视觉领域的持续进步。
5星
