UNet改进（37）：AxialDynamicConv2D原理剖析与实战应用

1. 传统UNet架构的局限性

UNet采用编码器-解码器结构，通过跳跃连接保留多尺度特征信息。但其核心组件——卷积层，使用固定的卷积核处理所有输入，这存在两个主要问题：

1. 内容不适应性：固定卷积核无法根据输入图像的特征动态调整，对于变化较大的数据集表现受限

2. 计算效率低下：为获得更强表示能力，往往需要增加网络深度或宽度，导致参数量和计算成本增加

动态卷积技术通过根据输入特征生成卷积权重，为解决这些问题提供了新思路。

2. 轴向动态卷积原理

轴向动态卷积(AxialDynamicConv2d)是一种条件卷积，其核心思想是为每个输入样本生成专属的卷积权重。这种机制使网络能够根据输入内容自适应调整卷积操作，增强模型表达能力。

2.1 权重生成机制

动态卷积的权重生成网络通常采用轻量级结构，通过全局平均池化获取全局上下文信息，然后通过两个1×1卷积层逐步变换到目标权重空间：

self.weight_gen = nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d(1),  # 全局平均池化，获取全局上下文nn.Conv2d(in_channels, in_channels