卷积调制空间自注意力SpatialAtt，轻量高效，即插即用！

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 一、论文信息   1 论文题目： Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition 中文题目： Conv2Former: 一种简单的视觉识别用的Transformer风格卷积网络 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2211.11943 官方github： https://github.com/HVision-NKU/Conv2Former 所属机构： 天津南开大学计算机科学学院，字节跳动（新加坡） 核心速览： 本文提出了一种名为Conv2Former的简单Transformer风格的卷积神经网络（ConvNet），用于视觉识别任务。该网络通过简化自注意力机制，利用卷积调制操作来编码空间特征，展示了在图像分类、目标检测和语义分割等任务上优于现有流行ConvNets和视觉Transformer模型的性能。 二、论文概要    Highlight 图4. 消融实验。对于Conv2Former-T和Conv2Former-B，当核大小从5×5增加到21×21 ………………………………