论文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.03458.pdf
相比高性能深度网络，轻量型网络因其低计算负载约束(深度与通道方面的约束)导致其存在性能降低，即比较有效的特征表达能力。为解决该问题，作者提出动态卷积：它可以提升模型表达能力而无需提升网络深度与宽度。
不同于常规卷积中的单一核，动态卷积根据输入动态的集成多个并行的卷积核为一个动态核，该动态核具有数据依赖性。多核集成不仅计算高效，而且具有更强的特征表达能力(因为这些核通过注意力机制以非线性形式进行融合)。
模型 通过简单地额替换动态卷积，MobileNetV3-small取得了2.3%的性能提升且仅增加了4%的FLOPS，在COCO关键点检测任务中取得了2.9MAP性能提升。
动态卷积的目标在于：在网络性能与计算负载中寻求均衡。常规提升网络性能的方法（更宽、更深）往往会导致更高的计算消耗，因此对于高效网络并不友好。
作者提出的动态卷积不会提升网络深度与宽度，相反通过多卷积核融合提升模型表达能力。需要注意的是：所得卷积核与输入相关，即不同数据具有不同的卷积，这也就是动态卷积的由来。
- 注意力：作者采用轻量型的squee