卷积aggregation

卷积聚合（Convolutional Aggregation），通常是指在计算机视觉领域中，特别是深度学习模型中，用于处理图像数据的一种特殊技术。它源自于传统的卷积神经网络（CNN），其中的关键组件就是卷积层。卷积层通过滑动一个小窗口（滤波器或卷积核）在输入图像上，对每个位置进行局部特征提取，并将邻近像素点的信息结合起来，生成新的特征图。

这种操作可以捕捉到空间上的局部依赖性和不变性，对于像边缘检测、纹理识别等任务非常有效。随着深度学习的发展，除了标准的卷积，还有诸如池化（Pooling）、注意力机制（Attention）等不同形式的聚合方法，它们可以进一步提高模型的性能和泛化能力。

在深度学习框架如PyTorch或TensorFlow中，常用的函数如`torch.nn.functional.conv2d`和`tf.keras.layers.Conv2D`就是实现卷积聚合的基本工具。