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张小明 2026/1/8 3:36:44
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参数数量随核大小…提出线性可变形卷积LDConv核心是定义任意大小的卷积核生成 “坐标操作算法” 以适配不同目标引入偏移量调整每个位置的采样形状使采样形状随任务动态变化参数数量随核大小线性增长而非平方避免大核卷积的参数过载。LDConv 的核心创新是将 “参数增长模式从平方转为线性性”同时支持任意采样形状既解决了大核卷积的参数负担又能动态适配不同目标的形状是提升 CNN 性能的 “轻量、即插即用” 模块LDConv 的额外优势部署友好性参数数量随卷积核大小线性增长传统卷积为平方增长适配硬件环境的资源限制可作为轻量化模型的替代方案减少参数与计算过载。模块兼容性可直接替换现有网络模块如 FasterBlock、GSBottleneck的卷积层无需大幅修改网络结构即可提升性能。形状灵活性支持任意采样形状能根据先验知识定制卷积操作再通过偏移量动态适配目标形状变化 论文核心贡献提出算法为任意大小的卷积核生成初始采样坐标调整卷积核的采样位置以适配目标变化同时探索了三种提取非规则卷积核特征的方法实现 “非规则卷积核提取特征” 的功能提供了任意形状 / 大小的卷积核弥补传统卷积的局限用对应尺寸的 LDConv 替换 FasterBlock、GSBottleneck 中的卷积层提升了这两个模块的性能。