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一、论文

基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果，但标准卷积运算存在两个固有缺陷：一方面，卷积运算被限制在一个局部窗口，不能从其他位置捕获信息，并且其采样形状是固定的;另一方面，卷积核的大小是固定为k × k的，它是一个固定的方形形状，参数的数量往往与大小成正比。很明显，在不同的数据集和不同的位置，目标的形状和大小是不同的。具有固定样本形状和正方形的卷积核不能很好地适应不断变化的目标。针对上述问题，本研究探索了可变核卷积(AKConv)，它为卷积核提供了任意数量的参数和任意采样形状，为网络开销和性能之间的权衡提供了更丰富的选择。在AKConv中，我们通过一种新的坐标生成算法来定义任意大小的卷积核的初始位置。为了适应目标的变化，我们引入偏移量来调整每个位置的样本形状。此外，我们通过使用相同大小和不同初始采样形状的AKConv来探索神经网络的效果。AKConv通过不规则卷积操作完成了高效的特征提取过程，为卷积采样形状带来了更多的探索选择。在COCO2017、VOC