[解讀] Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels

鏈接: https://arxiv.org/abs/1912.03458v2 本文針對卷積神經網絡, 提出一種動態卷積模塊, 僅增加很少的計算量, 來獲得性能上的較大提升. 相近的工作 動態卷積中的 Attention 模塊來源於 SENet[13] 網絡, 它可以自動學習到不同通道特徵的重要程度, 生成對應的權重, 這相當於一種注意力機制. 與 SENet 不同的是, 動態卷積處理的對象是卷積核

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