动态卷积论文进展

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#神经网络 #深度学习

本文探讨了一系列用于提升卷积神经网络效率的技术，包括动态卷积（CondConv, DynamicConvolution）、动态区域感知卷积、多分支块（DiverseBranchBlock）、全连接层的重新参数化（RepMLP）以及动态组卷积。这些方法通过自适应地生成或选择卷积核，实现了针对不同输入的个性化处理，提高了模型的计算效率和性能。例如，WeightNet结合了条件卷积和通道注意力机制，而DynamicGroupConvolution则在分组卷积中自适应选择相关通道，以加速运算。

1、CondConv: Conditionally Parameterized Convolutions for Efficient Inference

根据每张图片自动生成与图片信息相关的卷积核，从而实现动态卷积的目的。（卷积核与每一张图片自动相关）

2、DYNET: DYNAMIC CONVOLUTION FOR ACCELERATING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

Coefficient prediction 模块生成C个参数，再施加到gt个专家权重之上，即运用了通道注意力

            

3、Dynamic Region-Aware Convolution

4、Diverse Branch

最低0.47元/天 解锁文章
论文阅读-DFN: Dynamic Filter Networks-动态卷积网络
一位不是很硕的鉴伪方向硕士
02-20 1488
作者提出了一个 Dynamic Filter Networks，这个模型中的卷积核是可学习的，通过学习将输入映射到过滤器的函数，实现随输入的不同而变化
【Block总结】动态蛇形卷积，专注于细长和弯曲的局部结构|即插即用
AI浩
01-30 1599
该论文提出的动态蛇形卷积方法为管状结构的分割提供了一种新的思路，结合了动态卷积和拓扑几何约束，能够有效应对细长和复杂形态的挑战。通过多视角特征融合和拓扑连续性约束，DSCNet在准确性和连续性上均取得了显著的进展，为相关领域的研究提供了重要的参考和启示。: DSC在特征提取阶段，通过动态卷积核自适应地聚焦于细长和曲折的局部结构，确保捕捉到管状结构的关键特征。实验结果表明，DSCNet在管状结构分割任务上表现出色，尤其是在处理细小脆弱的局部结构和复杂多变的全局形态时，能够提供更好的准确性和连续性。
动态卷积之Dynamic Convolution
机器学习，深度学习
03-23 1万+
论文题目:Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels 论文地址:https://arxiv.org/abs/1912.03458 前几天发布了关于动态卷积CondConv的文章.今天,我想介绍另一种类型动态卷积Dynamic Convolution,相关文章链接在本文的开头已经给出,感兴趣的可以自己去下载并阅读.最近发现这个卷积的研究比较热门,研究者们试图要打破常规卷积对数据"一视同仁"的思想,设计一种依赖于输入样本的卷积即每个样本.
（论文速读）FDConv：用于密集图像预测的频率动态卷积
最新发布
LJ1147517021的博客
11-02 1015
频率动态卷积(FDConv)来解决传统动态卷积频率响应相似、参数冗余的问题。通过傅里叶域学习固定参数预算并划分为不相交频段组，实现参数高效的多频段权重构建。创新性地引入核空间调制(KSM)和频带调制(FBM)，分别在空间和频域实现动态调整。实验表明，FDConv仅增加3.6M参数就在目标检测、分割等任务上超越需要大幅增加参数的方法，且能无缝集成到不同架构中。这项工作为构建高效自适应的视觉模型提供了新思路。
多尺度动态图卷积神经网络----Multi-scale Dynamic Graph Convolutional Network for Hyperspectral Image Classificati
你这个代码我看不懂的博客
04-06 1万+
一、摘要 卷积神经网络（CNN）在表示高光谱图像和实现高光谱图像分类方面表现出令人印象深刻的能力。然而，传统的CNN模型只能对固定大小和权重的规则正方形图像区域进行卷积，因此不能普遍适用于具有不同对象分布和几何外观的不同局部区域。因此，它们的分类性能仍有待提高，尤其是在类边界方面。为了缓解这一缺点，我们考虑采用最近提出的图卷积网络（GCN）进行高光谱图像分类，因为它可以对任意结构的非欧几里德数据进行卷积，并且适用于由图拓扑信息表示的不规则图像区域。与常用的GCN模型工作在固定图上不同，我们使图能够随着图卷积
（二）动态卷积之Dynamic Convolution
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Billie使劲学的博客
04-07 2万+
代码地址：code 论文题目：Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels 论文地址：paper 目录 前言 Dynamic Convolution解决的问题 动态感知机 Dynamic Convolution结构 实验结果 Dynamic Convolution代码实现(Pytorch) 前言 动态卷积 现在的诸多task中，普遍需要capacity较大的模型，而随着模型参数的不断增加，计算成本也越来越高。
动态卷积论文复现
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01-03 2259
微软最新文章Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels中动态卷积的复现。 class DYconv(nn.Module): def __init__(self, inchannel,outchannel ,kernel_size,stride,reduction=4,K=4,t=30): super(DY...
论文阅读笔记系列（一）风车卷积-用于红外小目标检测的风车形卷积与基于尺度的动态损失
qq_58091161的博客
06-08 1112
近年来，基于卷积神经网络（CNN）的红外小目标检测方法取得了显著性能。然而，这些方法通常使用标准卷积，忽略了红外小目标像素分布的空间特性。为此，我们提出一种新型​​风车形卷积（PConv）​​，用于替换主干网络浅层的标准卷积。PConv更贴合红外小目标的​​类高斯空间分布​​，能提升特征提取能力，显著​​扩大感受野​​，且仅引入极少的参数增量。此外，现有损失函数虽结合了尺度损失和位置损失，但未充分考虑不同目标尺度下这些损失的敏感性差异，导致对​​暗弱小目标​​的检测性能受限。为此，我们提出​。
5种常见卷积论文、解读、使用方法、实现代码整理（conv）
03-27
本资源集合了5种常见的卷积论文、其解读、使用方法及实现代码，帮助深入理解和实践卷积网络。 1. **LeNet**：由Yann LeCun等人于1998年提出的LeNet-5是最早的卷积神经网络之一，主要用于手写数字识别。它包含卷积层...
关于动态卷积
qq_45670407的博客
04-07 1792
关于深度学习中的动态卷积
动态卷积
gwpscut的博客
04-05 8665
卷积层是通过将上一层的特征映射与一组过滤器进行卷积来计算输出特征映射。这些滤波器是卷积层的唯一参数，通常通过反向传播算法在训练中学习。我们提出了一种新的深度网络层，称为“动态卷积层”，是对卷积层的一种推广。传统的卷积层使用在训练中学习的过滤器，在测试中保持不变。与此相反，动态卷积层使用的过滤器在测试期间会随着输入的不同而变化。这是通过学习将输入映射到过滤器的函数来实现的。 与卷积层类似，动...
动态卷积 Dynamic convolution
Dongjiuqing的博客
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动态卷积的相关文章
DynamicConv（动态卷积）
微信号：Custom-Software
08-23 1万+
DynamicConv（动态卷积） 第一个总结: 动态卷积的目标在于：在网络性能与计算负载中寻求均衡。常规提升网络性能的方法（更宽、更深）往往会导致更高的计算消耗，因此对于高效网络并不友好。 因而，相比静态卷积，动态卷积具有更强的特征表达能力。 相比静态感知器，动态感知器具有更大的模型。它包含两个额外的计算：(a)注意力权值计算；(2)动态权值融合。尽管如此，这两点额外计算相比感知器的计算量可以忽略： Dynamic Convolution 类似于动态感知器，动态卷积同样具有K个核。按照CNN中的经典设
各种动态卷积（CondConv、DynamicConv、ODConv、DyNet...）
medemingzia的博客
07-14 1146
随后，有一个全连接（FC）层和四个头分支。该文作者认为通过内核空间的一个维度（关于卷积核数）赋予卷积核动态特性，但忽略了其他三个维度（关于空间大小，每个卷积核的输入通道数和输出通道数），根据此启发，提出了ODConv，即沿着核空间的四维分别学习四个维度上的注意力权重，实验证明了这四种注意力是互补的，并可以增强卷积核的特征提取能力。a为沿着卷积核的空间（宽高）维度进行乘法运算，b为沿着输入通道维度进行乘法运算，c为沿着输出通道维度进行乘法运算，d为沿着卷积核的维度进行乘法运算，可以定义为。
DyNet论文笔记 华为动态卷积核的论文解读
quency的博客
11-30 3258
文章目录*KeyPoint*为什么要这么干？*Keywords*摘要引言相关工作高效卷积神经网络设计模型的压缩动态卷积核CNN中的动态卷积动机动态卷积系数预测模块(Coefficient prediction module)动态生成模块(Dynamic generation module)训练算法动态卷积神经网络评估实验设置及比较方法实验结果与分析消融研究结论附录 DYNET: DYNAMICCONVOLUTION FOR ACCELERATING CONVOLUTIONALNEURALNETWORKS 代
Yolo系列——动态卷积
luralying的博客
07-05 2477
动态卷积的基本思路是根据输入数据，自适应地的调整卷积参数。即做采用的卷积核与输入相关，不同的输入有着不同的卷积核。
（CVPR-2020）动态卷积：注意力卷积核
顾道长生的科研笔记
02-10 7462
动态卷积:注意力卷积核 论文题目：Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels paper是微软发表在CVPR2020的工作 论文地址：链接 Abstract 轻量卷积神经网络（CNN）由于其较低的计算预算限制了CNN的深度（卷积层数）和宽度（通道数），导致其表达能力有限，因此性能会下降。为了解决这个问题，作者提出了动态卷积，这是一种在不增加网络深度或宽度的情况下增加模型复杂性的新设计。动态卷积不是每层使用一个卷积核，而是根据关注
CondConv--动态卷积思想
panghuzhenbang的博客
05-16 2102
论文地址： 《CondConv: Conditionally Parameterized Convolutions for Efficient Inference》 问题 常规卷积具有权值共享的特点，即所有的样本共享卷积网络中的卷积参数，因此，若想提升模型的容量，就需要增加网络的深度或者宽度，这会导致模型的计算量和参数量增加，模型部署难度大；然而，在某些cv应用中，要求模型的实时性高，及需要模型拥有较低的参数量和计算量。 思想 作者提出一种条件参数卷积用于解决上述问题，它通过输入计算卷积核参数打破
动态卷积：自适应注意力增强网络表达能力
动态卷积(Dynamic Convolution)是微软在2020年计算机视觉与模式识别大会(CVPR)上发表的一项重要研究成果，该论文提出了一个创新的设计思路，旨在解决轻量级卷积神经网络(CNNs)在计算预算有限时性能下降的问题。...
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