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