内容简介：

CycleMLP由香港大学、商汤科技研究院和上海人工智能实验室共同开发，在2022年ICLR上发布。
MLP-Mixer, ResMLP和gMLP，其架构与图像大小相关，因此在目标检测和分割中是无法使用的。而CycleMLP有两个优点。(1)可以处理各种大小的图像。(2)利用局部窗口实现了计算复杂度与图像大小的线性关系。

Cycle FC

Cycle Fully-Connected Layer (Cycle FC) 和 Channel FC 、Spatial FC比较

Channel FC:在空间大小为“1”的通道维度上聚合特征。它可以处理各种输入尺度，但不能学习空间上下文。
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? CycleMLP:一种用于密集预测的mlp架构