全新卷积神经网络：全息多维动态卷积在计算机视觉中的应用

在计算机视觉领域，物体检测是一个重要的任务，而YOLO系列是其中备受关注的方法之一。为了进一步改进YOLO系列算法的性能，研究人员提出了一种全新的卷积神经网络架构：全息多维动态卷积（Omni-Dimensional Dynamic Convolution）。本文将介绍这一创新的网络架构，并提供相应的源代码示例。

全息多维动态卷积是一种新颖的卷积操作，它在空间和通道维度上实现了动态感知。相比于传统的卷积操作，全息多维动态卷积能够更好地捕捉到目标物体的空间和语义特征，从而提高物体检测的准确性和鲁棒性。

下面是全息多维动态卷积的源代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class OmniDimensionalDynamicConv