本研究提出了KernelDNA，一种轻量级卷积核插件，旨在解决动态卷积在参数开销、推理速度和动态注意力优化方面的挑战。通过动态路由和静态调制解耦核适配，KernelDNA显著提升了模型的表现力与计算效率，实现了精度与效率的最佳平衡。

该论文提出了一种名为KernelWarehouse的动态卷积设计方法，通过重新定义卷积核和注意力函数的概念，在参数效率和表示能力之间实现了权衡。该方法通过核分区和仓库构建与共享的方式提高了动态卷积的性能，并在ImageNet和MS-COCO数据集上进行了实验证明了其有效性。与现有的动态卷积方法相比，KernelWarehouse在模型准确性和参数效率方面取得了显著的改进。

本文研究全景分割任务，结合语义分割与实例分割，提出新评估指标和端对端网络。通过动态卷积和深度感知框架，解决遮挡和内存问题，取得多项数据集的最新成果。同时，介绍了少样本学习和扩散模型在全景分割中的应用，展现出良好效果。

本文介绍了一种基于条件输入图像的动态卷积方法，通过小型门控分支学习空间位置，提升人体姿态估计等任务的准确性和效率。提出的动态卷积架构在多个数据集上表现优越，增强了模型的适应性和计算效率。

本文介绍了一种新型动态卷积方法KernelWarehouse，通过卷积核的分割和共享提高了参数效率和表征能力。实验证明，该方法在ImageNet和MS-COCO数据集上表现优异，推动了卷积神经网络的性能提升。

本文探讨了基于Volterra核的卷积神经网络（CNN）模型，提出了双卷积神经网络和kervolution运算等新方法，显著提升了图像分类性能，尤其在CIFAR和ImageNet数据集上表现优异。同时，介绍了动态卷积和基于张量分解的高效卷积框架，推动了深度学习模型的复杂性和准确性。

本文介绍了一种新方法，通过多尺度堆叠3D FCN金字塔和动态卷积算法，提升医学图像的语义分割精度。该方法在CT和MRI图像数据集上表现优异，达到了近90%的Dice分数，并有效融合多尺度特征，降低计算复杂度。

本文介绍了视觉Transformer，将其解释为具有动态卷积的ConvNets，并比较了它们的设计选择。作者证明了视觉Transformer可以指导网络设计，并展示了如何提高性能和收敛速度。

该文将视觉Transformer解释为具有动态卷积的ConvNets，并比较了它们的设计选择。作者展示了如何通过更换激活函数和创建效率更高的深度视觉Transformer来提高性能和收敛速度。

本文介绍了KernelWarehouse动态卷积方法，通过重新定义动态卷积概念，采用策略性卷积核分割和仓库共享，实现参数效率和表征能力的平衡。实验证实表明该方法在ImageNet和MS-COCO数据集上取得了最新结果。