提出了递归门控卷积(gnConv),它通过门控卷积和递归设计来执行高阶空间交互,具有高度的灵活性和可定制性,兼容各种卷积变量,并将自注意的两阶交互扩展到任意阶,而不引入显著的额外计算。 gnConv可以作为一个即插即用的模块,以改进各种视觉Transformer和基于卷积的模型。在此基础上构建了一个新的通用视觉骨干家族,名...
编写测试代码对gnconv模块进行验证: #创建输入数据和邻接矩阵x = torch.randn(10, 5) # 输入数据维度为10x5 adj = torch.randn(10, 10) # 邻接矩阵维度为10x10#创建gnconv模块并进行前向传播gnconv = GNConv(5, 3, 2) # 输入维度为5,输出维度为3,分组数为2 output = gnconv(x, adj) print(outp...
gnconv代码pytorch gnconv代码 最近几个公众号对 CondConv 这个经典的方法进行了回顾,我们也对该方法的代码进行解析。 CondConv 是谷歌团队发表于NeurIPS 2019的一个工作,非常经典,可能看作为动态网络的开端,最重要的是原理简单,效果非常好。 卷积层设计中的一个基本假设是,相同的卷积核应用于数据集中的每个样本。在本...
1 HorNet:通过递归门控卷积实现高效高阶的空间信息交互(来自清华大学,周杰,鲁继文团队,Meta AI)1.1 HorNet 原理分析1.1.1 背景和动机1.1.2 HorNet 简介1.1.3 gn Conv:门控卷积实现一阶的空间交互1.1.4 gn Conv:高阶的门控卷积实现高阶的空间交互1.1.5 gn Conv 的计算复杂度1.1.6 通过大卷积核进行长距离的...
递归门控卷积(gnConv)是一种新型的卷积结构,它通过引入门控机制和递归思想,旨在提高卷积神经网络的特征提取能力。传统的卷积操作在提取特征时,往往忽略了特征之间的依赖关系,而gnConv则通过门控机制,能够在不同特征之间建立联系,从而提高特征的利用率。同时,递归思想使得gnConv能够在不同层级之间进行信息传递,进一步增强...
2.1 gnConv: Recursive Gated Convolutions 在本节中,将介绍Conv,这是一种实现长期和高阶空间相互作用的有效操作。Conv 由标准卷积、线性投影和元素乘法构建,但具有与自注意力类似的输入自适应空间混合功能。 Input-adaptive interactions with gated convolution ...
c = gfconv(a,b) returns a row vector that specifies the GF(2) polynomial coefficients in order of ascending powers. The returned vector results from the multiplication of GF(2) polynomials a and b. The polynomial degree of the resulting GF(2) polynomial c equals the degree of a plus th...
The whole process of acquiring W can be expressed as equation 3: \label {eq:w} \begin {aligned} W=Gate(Sigmoid(W_\gamma (GN(X))) \end {aligned} (3) Finally, we multiply input features X by W1 and W2 respectively, yielding two weighted features: ...
我们利用组归一化(GN)[29]层中的比例因子来评估不同特征图的信息内容。具体来说,给定一个中间特征映射X∈R (N×C×H×W),其中N为批轴,C为通道轴,H和W为空间高度和宽度轴。我们首先通过减去平均值µ并除以标准差σ来标准化输入特征X,如下所示:...
{G}GN,卷积核只与其同组的输入map进行卷积,卷积核的总参数量为N ∗ C G ∗ K ∗ K N∗\frac{C}{G}∗K∗KN∗GC∗K∗K,可见,总参数量减少为原来的1 G \frac{1}{G}G1,其连接方式如下图右所示,group1输出map数为2,有2个卷积核,每个卷积核的channel数为4,与group1的...