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概述
2023年底出現了一篇論文介紹了一種新的摺積網路結構AKConv，它是可變形摺積網路結構的基礎更進一步，實作了一種更加隨機的摺積結構與參數選擇的摺積神經網路結構，效果比DCN更加厲害，但是隨著摺積視窗的增大，參數量卻比DCN要少很多，圖示如下：
生成AKConv
正常的摺積神經網路結構中，摺積操作都是網格化采樣操作，網格內的全部參數都是參與運算過程。而 AKConv為了得到形狀不規則的摺積核，因此，首先假設生成摺積核 Pn 的初始采樣座標，然後為再采樣點建立不規則網格。 最後，我們將它們拼接起來，生成整體采樣網格。作者論文給出的虛擬碼如下
生成演算法生成任意摺積核大小的初始采樣座標，它提供不規則摺積核大小的初始采樣形狀，圖示如下
AKConv的擴充套件結構
實驗對比
修改YOLOv5的Conv層替換為AKConv以後，對比實驗如下：
作者還給出了改進版本的YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8的模型結構與AKConv摺積結構的 實作程式碼 ，點選這裏可以檢視到：
https://github.com/CV-ZhangXin/AKConv
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