在 Transformer 称霸多模态领域的当下，大核 CNN 犹如一匹黑马杀出重围，引发了科技界的关注。
腾讯 AI 实验室与港中文联合团队的新研究成果，让人们对 CNN 的能力有了全新的认识。以往，人们认为 Transformer 在各个模态中占据主导地位，而 CNN 的架构设计存在不足，其在视觉以外领域的通用感知能力也备受质疑。
但该团队的研究提出了大核 CNN 架构设计的四条指南，并打造了强力的 UniRepLKNet 模型。大卷积核的优势在于能实现不依赖深度堆叠的大感受野。传统卷积网络架构在增加感受野、提高抽象层次和增强表示能力方面存在局限，而新的设计原则解耦了这些要素。比如，用少量大卷积核保证大感受野，用小卷积提高特征抽象层次，用高效结构增强模型深度和表示能力。
在图像识别任务中，UniRepLKNet 表现出色，ImageNet 准确率达 88%，ADE20K 的 mIoU 达 55.6，COCO 的盒 AP 达 56.4，实际测速优势明显。不仅如此，在时序预测、音频、视频和点云等任务上，通过极简处理，该模型也取得了优异成绩，甚至在原本被认为适合 Transformer 的全球气温和风速预测任务中成功超越前 SOTA。
这一系列发现表明，大核 CNN 的潜力尚未被充分挖掘，在“大一统建模能力”上，它可能比想象中更强大。
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