ODConv是一种更通用且优雅的动态卷积设计,利用多维注意力机制和并行策略,在任何卷积层学习卷积核沿四个维度的互补注意力。它可以作为普通卷积的替代品,并可插入到许多CNN架构中。 (a)DyConv(CondConv使用GAP+FC+Sigmoid)和(b)ODConv的示意图比较。与CondConv和DyConv不同,它们为卷积核Wi计算单个注意力标量αwi,ODCo...