递归门控卷积的高效高阶空间交互：引入HorBc结构的计算机视觉

LgvrApplescript

于 2023-09-19 22:14:36 发布

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文章标签：计算机视觉深度学习神经网络

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本文探讨了递归门控卷积（RGC）在计算机视觉中的应用，通过递归门控操作增强模型对上下文信息的感知。进一步提出HorBc结构，利用水平和双向连接增强空间交互，提高图像分析性能。源代码示例展示了如何在CNN中结合使用RGC和HorBc，适用于图像分类、目标检测等任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

随着计算机视觉领域的快速发展，研究人员一直在探索有效的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）架构，以提高图像处理和分析任务的性能。递归门控卷积（Recursive Gated Convolution，RGC）是近年来引入的一种新型卷积操作，它通过递归地应用门控卷积操作来实现高阶空间交互。本文将介绍递归门控卷积以及新增的HorBc结构，并提供相应的源代码示例。

递归门控卷积是一种在CNN中引入空间递归的操作。它通过重复应用门控卷积操作来捕捉图像中不同尺度和位置的上下文信息。门控卷积结合了卷积操作和门控单元，可以有效地控制信息的流动和筛选。递归应用门控卷积操作能够增强模型对于细节和上下文的感知能力，从而提高图像分析的性能。

在递归门控卷积的基础上，我们引入了HorBc结构（Horizontal and Bidirectional connections），以进一步增强空间交互。HorBc结构基于水平和双向的连接机制，在不同层级之间传递信息。这种连接方式能够促进特征的传播和整合，增强模型对于全局和局部上下文的感知能力。

下面是递归门控卷积与HorBc结构的示例代码：

import torch
import

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