《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》

《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》

在计算机视觉领域，空间交互是一项非常重要的任务，而如何使得空间交互更加高效和高阶也是当前研究的热点之一。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。

该论文提出了递归门控卷积（R-GConv）和 HorBc 结构，通过这两种技术相结合来处理图像中的空间交互问题。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。

下面是使用 PyTorch 实现的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class R_GConv