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

清华大学与Meta合作的HorNet采用递归门控卷积处理高阶空间相互作用,解决了传统卷积神经网络在处理全局信息时的局限。文章介绍了HorNet的原理,其通过门控机制结合局部与全局信息,提升计算机视觉任务的性能。并提供了源代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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 
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值