我们提出了一种聚焦调制网络（FocalNets，简称FocalNets），其中自注意力机制（Self-Attention, SA）被完全替换为一种聚焦调制机制，用于建模视觉任务中的标记（token）间交互。该聚焦调制机制包含三个核心组件：(i) 分层上下文建模，通过堆叠深度可分离卷积层实现，用于从短距离到长距离逐步编码视觉上下文；(ii) 门控聚合，根据每个查询标记的内容，有选择性地聚合相关上下文信息；(iii) 元素级调制或仿射变换，将聚合后的上下文信息注入到查询标记中。大量实验表明，在图像分类、目标检测和语义分割等任务上，FocalNets在计算成本与当前最先进的自注意力模型（如Swin Transformer和Focal Transformer）相当的情况下，性能显著优于后者。具体而言，FocalNets在Tiny和Base两种规模下，在ImageNet-1K数据集上分别取得了82.3%和83.9%的Top-1准确率。在使用224×224分辨率在ImageNet-22K上预训练后，分别在224和384分辨率下微调时，Top-1准确率提升至86.5%和87.3%。在下游任务迁移中，FocalNets展现出明显优势：在Mask R-CNN框架下的目标检测任务中，使用1×训练策略的FocalNet Base模型相比Swin模型高出2.1个百分点（49.0 vs. 48.5），甚至超过了采用3×训练策略的Swin模型；在UPerNet框架下的语义分割任务中，FocalNet Base在单尺度设置下比Swin高出2.4个点，多尺度设置下也以50.5 vs. 49.7的成绩领先。进一步地，结合大型FocalNet与Mask2Former，我们在ADE20K语义分割任务上达到58.5 mIoU；在COCO全景分割任务上取得57.9 PQ。使用超大规模FocalNet与DINO框架，我们在COCO minival和test-dev测试集上分别达到64.3和64.4 mAP，超越了包括Swinv2-G和BEIT-3在内的更大规模基于注意力机制的模型，刷新了当前最先进（SoTA）性能纪录。代码与模型权重已开源，详见：https://github.com/microsoft/FocalNet。