1. HorNet介绍
HorNet: Efficient High-Order Spatial Interactions with Recursive Gated Convolutions
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2207.14284.pdf
代码地址:https://github.com/raoyongming/
本文提出递归门控卷积 (gnConv),它通过门控卷积和递归设计执行高效、可扩展和平移等变的高阶空间交互,即插即用来改进各种视觉 Transformer 和基于卷积的模型,并提出新的通用视觉骨干家族:HorBlock、HorNet!
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。基于该操作,我们构建了一个新的通用视觉骨干家族,名为 HorNet。
作者使用casc