涨点神器！HorNet：递归门控卷积的高效高阶空间交互

王禄

一句话总结

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：HorNet，优于Swin、ConvNeXt等网络，代码刚刚开源！
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HorNet

HorNet: Efficient High-Order Spatial Interactions with Recursive Gated Convolutions

单位：清华(鲁继文团队), Meta AI
代码：https://github.com/raoyongming/HorNet
论文：https://arxiv.org/abs/2207.14284

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），它通过门控卷积和递归设计执行高阶空间交互。


新操作具有高度的灵活性和可定制性，它兼容各种卷积变体，并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。
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。




算法细节









实验结果

在 ImageNet 分类、​​COCO 对象检测和 ADE20K 语义分割方面的大量实验表明，在整体架构和训练配置相似的情况下，HorNet 的性能明显优于 Swin Transformers 和 ConvNeXt。 HorNet 还显示出对更多训练数据和更大模型大小的良好可扩展性。




除了在视觉编码器中的有效性外，我们还展示了 gnConv 可以应用于特定任务的解码器，并以更少的计算量持续提高密集预测性能。


我们的结果表明，gnConv 可以成为一个新的视觉建模基础模块，它有效地结合了视觉 Transformer 和 CNN 的优点。


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