CVPR Highlight | DCNv4： 动态与稀疏操作的高效融合

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前言   研究团队 观察到了DCN算子的收敛速度弱于Depth-wise Conv和注意力机制。针对这些问题，本文进行了细致的分析，并提出了相应的改进从而获得了更快，更强的DCNv4算子。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 论文： arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf 开源链接： https://github.com/OpenGVLab/DCNv4 在计算机视觉的研究征途上，我们团队一直在探索如何使 卷积神经网络 更加高效和强大。今年，我们在CVPR会议上发表了我们的研究成果——Deformable Convolution v4 (DCNv4)，这是对我们之前工作的一次重大升级。总体而言DCNv4比之前的DCN算子推理速度更快，收敛速度更快，最终性能更优。 1 我们的研究动机 在深度学习的视觉任务中，卷积神经网络（ConvNets）的性能在很大程度 ………………………………