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Liuchen1997 / RFAConv

RAFConv: Innovating Spatital Attention and Standard Convolutional Operation
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关于CAconv #10

Open study-clever opened 1 year ago

study-clever commented 1 year ago

您好，非常感谢您和您团队的贡献，对于RFCAConv中kernel_size的大小的选取，3*3的效果是最好的吗？

CV-ZhangXin commented 1 year ago

@study-clever 你好，目前最常用的是11和33的卷积运算，你也可以在RFCAConv使用44，55的，只是记住后面接上的Conv步长要改为相应的尺寸。你可以多试试，希望你能收获到满意的结果。

CV-ZhangXin commented 1 year ago

抱歉哈，是1乘1，3乘3，4乘4，5乘5。格式问题，文字发出去符号没了。

study-clever commented 1 year ago

@study-clever 你好，目前最常用的是1_1和3_3的卷积运算，你也可以在RFCAConv使用4_4，5_5的，只是记住后面接上的Conv步长要改为相应的尺寸。你可以多试试，希望你能收获到满意的结果。

非常感谢您的耐心解答，祝您一切顺利