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