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。