1.动态卷积:所得卷积核与输入相关,参考博文:动态卷积之CondConv和DynamicConv-CSDN博客
针对不同的频段,学习注意力权重,
参考:详述Deep Learning中的各种卷积(一) - 知乎 (zhihu.com)
深度可分卷积:
参考论文:详述Deep Learning中的各种卷积(四) - 知乎 (zhihu.com)
inception module
并行地进行不同的四次卷积,然后按通道连接
1.动态卷积:所得卷积核与输入相关,参考博文:动态卷积之CondConv和DynamicConv-CSDN博客
针对不同的频段,学习注意力权重,
参考:详述Deep Learning中的各种卷积(一) - 知乎 (zhihu.com)
深度可分卷积:
参考论文:详述Deep Learning中的各种卷积(四) - 知乎 (zhihu.com)
inception module
并行地进行不同的四次卷积,然后按通道连接