《高效高阶空间交互计算机视觉:递归门控卷积的实现》

本文介绍了如何在计算机视觉中利用递归门控卷积(RGC)进行特征提取。RGC通过递归方式解决区域内信息交互问题,用PyTorch实现并在CIFAR-10数据集上训练和测试,展示其在图像分类任务中的潜力。

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《高效高阶空间交互计算机视觉:递归门控卷积的实现》

在计算机视觉领域中,高阶特征提取一直是一个重要的任务。递归门控卷积(RecursiveGatedConvolutional,RGC)作为一种新的神经网络模型结构,其通过递归的方式进行特征提取,可以较好地解决区域内信息交互的问题,具有很高的应用价值。

本文将介绍如何使用PyTorch实现递归门控卷积模型,并在CIFAR-10数据集上进行训练和测试。

首先,我们需要定义递归门控卷积层的具体实现。在PyTorch中,我们可以使用nn.Module类来定义一个层,其forward函数将输入数据进行前向传播得到输出结果。以下是递归门控卷积层的实现代码:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional 
YOLOv7引入了递归门控卷积(gnConv)来改善目标检测效果。主干特征提取网络为CNN网络,而CNN具有平移不变性和局部性,但缺乏全局建模长距离建模的能力。为了解决这个问题,YOLOv7引入了自然语言处理领域的框架Transformer,并将其与CNN网络相结合形成了CNN Transformer架构。 通过引入递归门控卷积(gnConv),YOLOv7实现高阶空间交互。gnConv是一种门控卷积递归设计,它具有高度的灵活性和可定制性,并能够将自注意力中的二阶交互扩展到任意阶,而不会引入大量额外的计算。这使得gnConv可以作为一个即插即用的模块来改进各种视觉Transformer和基于卷积的模型。 通过引入递归门控卷积,YOLOv7能够充分利用CNN和Transformer两者的优点,提高目标检测的效果。特别是对于小目标以及密集预测任务,经过实验表明,YOLOv7引入递归门控卷积能够产生一定的提升效果。同时,这种改进方法不仅适用于YOLOv7,也可以应用于其他的YOLO网络以及目标检测网络,如YOLOv6、v4、v3、Faster RCNN、SSD等。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [YOLOv7改进之二十二:涨点神器——引入递归门控卷积(gnConv)](https://blog.youkuaiyun.com/m0_70388905/article/details/126142505)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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