用全球感受野给全卷积神经网络一个涅槃重生的机会

人工智能

2023-03-19 15:31:31

卷积神经网络的全新进化：全局感受野卷积

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了令人瞩目的成就，但在处理图像时，它们有一个致命的缺陷：有限的感受野。

感受野的限制

感受野指的是CNN中的每个神经元可以看到的图像区域。有限的感受野意味着CNN无法从全局的角度观察图像，这会影响其对图像整体特征的理解。

全局感受野卷积的突破

为了解决这一缺陷，研究人员提出了全局感受野卷积（GFConv）。GFConv是一种创新的卷积操作，它为CNN提供了全局感受野。这意味着每个神经元现在都可以看到整个图像，从而显著提升了CNN的特征学习能力。

GFConv的优势

GFConv已经成功应用于图像分割和目标检测等任务中。实验证明，GFConv可以大幅提升CNN在这些任务上的性能，因为它能够更全面地理解图像并做出更精确的预测。

原理简介

GFConv通过一种称为非局部操作来实现全局感受野。该操作将特征图中的每个元素与其他所有元素进行交互，从而形成一个全局上下文表示。然后将此表示与原始特征图结合起来，为每个神经元提供图像的全局视角。

代码示例

import torch
from torch import nn

class GFConv(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=1):
        super(GFConv, self).__init__()
        self.in_channels = in_channels
        self.out_channels = out_channels
        self.kernel_size = kernel_size
        self.non_local = nn.NonLocalBlock2D(in_channels, out_channels)
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, padding=kernel_size // 2)

    def forward(self, x):
        x = self.non_local(x)
        x = self.conv(x)
        return x