1.涨点神器结合，助力YOLO
1.1 ICLR 2022涨点神器——即插即用的动态卷积ODConv
论文：Omni-Dimensional Dynamic Convolution
论文地址：Omni-Dimensional Dynamic Convolution | OpenReview
ODConv通过并行策略引入一种多维注意力机制以对卷积核空间的四个维度学习更灵活的注意力。上图给出CondConv、DyConv以及ODConv的差异图。延续动态卷积的定义，ODConv可以描述成如下形式：其中，表示卷积核的注意力标量
表示新引入的三个注意力，分别沿空域维度、输入通道维度以及输出通道维度。这四个注意力采用多头注意力模块 计算得到
在ODConv中，对于卷积核，对空域位置上的卷积参数赋予不用的注意力值，见上图a；对不同输入通道的卷积滤波器赋予不同的注意力值，见上图b；对不同输出通道的卷积滤波器赋予不同的注意力值，见上图c；而则对n个整体卷积核赋予不同的值，见上图d。