清华大学与Meta公司合作提出了HorNet,一种基于递归门控卷积的方法,用于处理计算机视觉中的高阶空间相互作用。HorNet的提出旨在解决传统卷积神经网络在处理高阶空间信息时的局限性。本文将详细解读HorNet的原理,并提供相应的源代码。
HorNet的核心思想是引入递归门控卷积,以捕捉输入特征图中的高阶空间相互作用。传统的卷积操作主要关注局部区域的特征提取,而忽略了全局范围内的信息交互。递归门控卷积通过引入门控机制,能够在卷积操作中融入全局信息。
下面是HorNet的源代码示例:
import torch
import torch.nn as nn
class RecursiveGateConv(nn.Module):
def