GMConv:实现对神经网络卷积核有效感受野的调节 前言 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNNs）通过卷积核的使用在计算机视觉任务上取得了显著的成功，包括图像分类、目标检测等。然而，近年来视觉转换器（Vision Transformers，简称ViTs）的出现逐渐受到关注，因为它们在视觉识别任务中表现优异，有时甚至超越了CNNs。尽管如此，改善CNNs的努力从未止步，许多研究工作致力于设计新的CNN架构，特别是大核卷积CNNs在准确性等方面展现了与最先进的ViTs相媲美的表现。 本文研究的重点在于CNN中的有效感受野（Effective Receptive Fields，简称ERFs），ERF表示特定输入像素对输出像素的贡献。研究发现ERFs通...