《高效高阶空间交互计算机视觉：递归门控卷积的实现》

最新推荐文章于 2025-04-01 19:30:48 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
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递归门控卷积：高效高阶空间交互的计算机视觉算法
QvisCs的博客
09-17 408
门控卷积是一种特殊的卷积操作，它引入了门控单元（Gate Unit），用于控制信息的流动。通过使用门控单元，递归门控卷积可以自适应地选择和更新特征，从而实现高阶的空间交互。递归门控卷积的优势在于它能够捕捉图像中的长程依赖关系，并且具有高阶的空间交互能力。通过递归地应用门控卷积，网络可以对输入特征进行多次更新和调整，从而逐步提取更加丰富的特征表示。值得注意的是，递归门控卷积的计算复杂度较高，特别是在递归过程中。在实际应用中，需要根据具体的任务和网络结构，将递归门控卷积嵌入到整个网络中。
递归门控卷积：实现高效的高阶空间交互计算机视觉
KtMacos的博客
09-20 514
在每个递归步骤中，通过将输入特征图与门控特征图进行逐通道乘积运算，得到更新后的特征图。门控卷积：递归门控卷积首先对输入特征图进行卷积操作，产生一组门控特征图。该模块接受输入特征图x，通过卷积操作生成门控特征图gate，然后将输入特征图与门控特征图逐元素相乘得到更新后的特征图out。输入：给定一个输入图像，表示为一个二维的特征图，可以表示为X ∈ R^(H×W×C)，其中H、W、C分别表示特征图的高度、宽度和通道数。多次递归：递归门控卷积可以进行多次递归，每次递归都会更新输入特征图。
递归门控卷积HorNet（gn_conv）阅读笔记
qq_42075634的博客
09-02 8726
HorNet: Efficient High-Order Spatial Interactions with Recursive Gated Convolutions ECCV2022 程序 视觉 Transformers 的最新进展在基于点积 self-attention 的新空间建模机制驱动的各种任务中取得了巨大成功。在本文中，我们展示了视觉 Transformer 背后的关键要素，即输入自适应、远程和高阶空间交互，也可以通过基于卷积的框架有效实现。我们提出了递归门控卷积（gnConv），它通过门控卷
精度超越ConvNeXt的新CNN！HorNet：通过递归门控卷积实现高效高阶的空间信息交互
最新发布
qq_46269520的博客
04-01 855
视觉 Transformer 模型的发展也撼动了 CNN 的统治地位，通过借鉴 CNN 中的一些优秀的架构设计思路 (金字塔结构，归纳偏置，残差连接等) 和训练策略 (知识蒸馏等)，视觉 Transformer 模型已经在图像分类，目标检测，语义分割等等下游任务中取得了不输 CNN 的卓越性能。但是 Self-attention 的复杂度是和图片的输入分辨率成二次性相关的，在需要高分辨率的下游任务上面带来的计算代价是很大的。(b) 动态卷积操作借助动态权重，考虑周边的区域的信息交互，使得模型性能更强。
YOLOv7改进之二十二：涨点神器——引入递归门控卷积（gnConv）
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YOLOv5主干特征提取网络为CNN网络，CNN具有平移不变性和局部性，缺乏全局建模长距离建模的能力，引入自然语言处理领域的框架Transformer来形成CNN+Transformer架构，充分两者的优点，提高目标检测效果，本人经过实验，对小目标以及密集预测任务会有一定的提升效果。作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。最后，希望能互粉一下，做个朋友，一起学习交流。平台回复不及时欢迎添加。..
HorNet
whaosoft143ai的博客
10-17 881
又发现了个清华神器哦~~一种基于递归的门控卷积的通用视觉模型，是来自清华大学周杰老师，鲁继文老师团队，以及 Meta AI 的学者们在通用视觉模型方面有价值的探索。精度超越ConvNeXt的新CNN,厉害把 论文地址：http://arxiv.org/pdf/2207.14284.pdf本文提出了一种基于递归的门控卷积的通用视觉模型，是来自清华大学周杰老师，鲁继文老师团队，以及 Meta AI 的学者们在通用视觉模型方面有价值的探索。卷积神经网络 (CNN) 推动了深度学习和计算视觉领域的显著进步。CNN
YOLOv8更换骨干网络HorNet：递归门控卷积的高效高阶空间交互——涨点神器！
qq_44224801的博客
11-20 681
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《高效高阶空间交互的递归门控卷积，新增 HorBc 结构——计算机视觉实现方案》
带你成为别人眼中的大佬！
06-04 178
在 R-GConv 中，每个像素点都可以看作是由周围的像素点递归推导出来的，这样可以很好地捕捉到周围像素点的空间信息。同时，在 HorBc 结构中，每个像素点都会通过一个门控单元和一个横向连接与其它像素点进行交互，这样可以提升模型的高阶能力。近期，一篇名为《递归门控卷积的高效高阶空间交互，新增 HorBc 结构》的论文提出了一种新的卷积神经网络结构来解决这一问题。通过以上代码实现，我们可以将递归门控卷积和 HorBc 结构嵌入卷积神经网络中，从而提升模型的空间交互能力。
YOLOv5改进 | 卷积模块 | 即插即用的递归门控卷积gnConv
kay_545
07-27 1452
yolov5，gnConv，yolov5改进
yolov5创新 C3GN：引荐HorNet递归门控卷积GnConv重构目标检测颈部网络
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08-27 8464
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09-13 199
递归门控卷积（RSAC）算法通过引入递归操作和门控机制，实现了对输入特征图的高效高阶空间交互。本文介绍了RSAC算法的原理，并给出了使用Python实现RSAC算法的源代码。在前向传播函数中，我们首先定义了输入特征图的初始状态h，并通过迭代操作对输入特征图进行卷积和门控处理，最终输出融合了全局信息的特征图。递归门控卷积（RSAC）算法通过引入递归操作和门控机制，实现了对输入特征图的高阶空间交互。通过以上步骤的迭代操作，RSAC算法能够逐渐融合全局信息，并生成高阶的空间交互特征。步骤1: 输入特征图初始化。
GRCNN-for-OCR:这是论文“用于OCR的门控递归卷积神经网络”的实现
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用于OCR的门控递归卷积神经网络 该项目是GRCNN for OCR的实现。 有关详细信息，请参阅以下文章： : 更新 T-PAMI 2021已接受GRCNN的日记版本，其代码可在以下位置获得： 建造 GRCNN建立在CRNN的基础上。 要求是： Ubuntu 14.04 CUDA 7.5 CUNN 5 为了方便编译，我们从此处提供依赖项： : 如果您使用nivdia-docker映像（提供了@rremani），则会更加方便： ：//hub.docker.com/r/rremani/cuda_crnn_torch/ 安装依赖项后，转到src/并执行build_cpp.sh生成C ++代码。 如果成功，则应在src/目录中生成一个名为libcrnn.so的文件。 推理 我们从提供预训练模型。 将下载的模型文件放入目录model/GRCL/ 。 此外，我们在“ ./dat
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CVPR 2022 | HorNet：递归门控卷积的高效高阶空间相互作用
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** 用于细胞分割的集成卷积和门控递归神经网络 GRUU-Net: Integrated convolutional and gated recurrent neural network for cell segmentation ** 近些年来，细胞分割的主要范式是使用卷积神经网络，较少使用递归神经网络。 本文的创新性网络结构是结合了卷积神经网络和门控递归神经网络。 虽说本篇论文的名字叫做GR...
清华大学与Meta公司合作提出了一种名为HorNet的新型计算机视觉模型，该模型利用递归门控卷积来处理高阶空间相互作用
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在更新步骤中，HorNet模型首先使用普通的卷积操作来计算当前位置的特征表示。然后，利用一个递归门控单元来获取上一次迭代的输出，并结合当前特征表示计算新的输出。通过整合递归门控卷积的多次迭代输出，HorNet模型能够提取全局的高阶空间相互作用。HorNet模型是一种用于计算机视觉任务的深度学习模型，旨在处理具有复杂空间相互作用的图像。清华大学与Meta公司合作提出了一种名为HorNet的新型计算机视觉模型，该模型利用递归门控卷积来处理高阶空间相互作用。递归门控卷积是HorNet模型的核心组成部分。
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