是的，Caterpillar可以與其他類型的全局特徵聚合模塊，如self-attention機制相結合，以進一步提升性能。Caterpillar的設計已經充分考慮了局部和全局特徵的分離聚合，這使得它在處理局部特徵時表現出色。通過將self-attention模塊集成到Caterpillar架構中，可以在全局範圍內捕捉更長距離的依賴關係，這對於許多視覺任務來說是至關重要的。
具體來說，可以在Caterpillar的sMLP模塊中引入self-attention層，這樣在進行全局特徵聚合時，模型能夠考慮到所有特徵之間的相互關係。這種結合不僅能夠提高模型的表現，還能增強其對複雜場景的理解能力，特別是在需要捕捉全局上下文信息的任務中，如圖像分割和目標檢測等。