在2020 cvpr 上面我又看到一篇挺好的文章，這裏分享給大家。這個文章是Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions。這是一個即插即用的一個模塊，挺好的。這個模塊主要是用來增大網絡的感受野的。另外這個模塊也可以不需要增加太多的參數就可以獲得這個效果。整體還是比較有效的。
整篇 論文 的核心大概就是這幅圖了。它首先對於input 按照通道的方向分成了 x1和x2 兩個特徵。對於x1特徵進了卷積操作。其中F1-F4都是卷積操作，k1-K4表示的是卷積核。其實我們可以發現整個操作，很像self-attention 的操作，但是相比於自注意力操作，這裏大量簡化了操作，並沒有增大多少參數就可以得到一個新的特徵。可以獲得更好的感受野。