主要观点总结
本文主要介绍了一种新的动态卷积方法——KernelWarehouse，该方法通过核分区、仓库构建与共享以及对比驱动的注意力函数等技术，提高了模型参数效率和表示能力。实验结果表明，KernelWarehouse在ImageNet数据集上的多种ConvNet骨干网络上取得了显著的性能提升。
关键观点总结
关键观点1: 介绍KernelWarehouse的基本原理和动机
KernelWarehouse是一种更通用的动态卷积形式，通过核分区、仓库构建与共享等技术，解决现有动态卷积方法在参数效率方面的局限性。
关键观点2: KernelWarehouse的主要技术组件
包括核分区、仓库的构建与共享、对比驱动的注意力函数等。
关键观点3: KernelWarehouse的实验结果
在ImageNet数据集上的多种ConvNet骨干网络上，KernelWarehouse取得了显著的性能提升，并且泛化到MS-COCO数据集的目标检测和实例分割任务。
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