单元格自适应宽度_Dynamic Conv:自适应卷积内核有效提升网络模型的表征能力不增加模型深度和宽度，牺牲一点延迟...

论文题目：Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels

论文下载：

Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernelsarxiv.org

简介:

轻量级卷积神经网络(CNNs)由于计算预算较低，不仅限制了其卷积层的深度(即卷积层的数量)，还限制了其信道的宽度(即信道的数量)，从而导致其性能下降。为了解决这个问题，我们提出了动态卷积，一种新的设计，增加模型的复杂性而不增加网络的深度或宽度。动态卷积不是每层使用一个卷积核，而是根据与输入相关的阶次卷积核的性质动态地聚合多个阶次卷积核。由于核的尺寸较小，配置多个内核不仅具有较高的计算效率，而且由于这些内核采用非线性的聚合方式，因此具有更强的表示能力。通过对最先进的MobileNetV3-Small简单地使用动态卷积，仅增加4%的延迟，将ImageNet分类的最高一级精度提高了2.9%，在COCO关键点检测上获得了2.9的AP增益。

动态卷用K个平行卷积代替了单个卷积，没有正增加网络的深度或宽度

Dynamic Convolutional Neural Networks

对于不同的输入图像，这些内核的符号是不同的，动态卷积就是从这里得名的。

Preliminary: Dynamic Perceptron

传统的静态感知：

K个线性集成的动态感知：

计算约束可以表示为:

动态卷积：

主要思想：其实就是channel attention，根据输入数据来为每个通道分配不同权重，而且同一通道上的权重都相等，缺失空间性（个人观点）类似SEnet。

训练深度DY-CNNs的两个见解：

约束：

约束注意输出可以促进注意模型的学习

在mobilenetv2下的性能对比：

实验结果：

总结：

本文引入了动态卷积，即根据多个卷积核对每个输入的关注程度，动态地对它们进行聚合。与静态算法(每层只有一个卷积核)相比，该算法显著提高了网络的表示能力，但增加了大量的计算开销，对高效的网络神经网络更加友好。我们的动态卷积可以很容易地集成到现有的CNN架构中。通过简单地将MobileNet (V2和V3)中的每个卷积核替换为动态卷积，我们在im- age分类和人体姿态估计方面都取得了实质性的改进。我们希望动态卷积成为一个有用的组成部分，为更多的网络架构。

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