Caterpillar 모델이 지역적 특징과 전역적 특징을 효과적으로 모델링할 수 있는 이유는 Shifted-Pillars-Concatenation (SPC) 모듈의 설계에 있습니다. SPC 모듈은 입력 이미지를 네 방향으로 이동시켜 네 개의 이웃 맵을 생성하고, 이를 통해 지역적 정보를 동시에 수집합니다. 이 과정에서 각 피라미드(또는 토큰)는 이웃 피라미드로부터의 정보를 병렬적으로 집계하여 지역적 특징을 효과적으로 모델링합니다. 또한, sMLP 모듈을 통해 전역적 특징을 집계함으로써, 지역적 및 전역적 정보를 명확히 분리하여 처리할 수 있습니다. 이러한 구조적 접근은 지역적 및 전역적 정보의 상호작용을 극대화하여, 이미지 인식 성능을 향상시키는 데 기여합니다.