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引入动态卷积，即根据多个卷积核对每个输入的关注程度，动态地对它们进行聚合。与静态算法(每层只有一个卷积核)相比，该算法显著提高了网络的表示能力，但增加了大量的计算开销，对高效的网络神经网络更加友好。并且可以很容易地集成到现有的CNN架构中

2018年的论文，在何恺明大佬工作的基础上进行改进，传统图像处理与深度学习结合。

新型算子，高频低频分而治之，保持一定的信息交换，减少低频信息冗余以获得性能提升。

重大里程碑！VOLO屠榜CV任务，无需额外数据，首次在ImageNet 上达到87.1%。