秋招面试专栏推荐 ：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡 专栏目录： 《YOLOv5入门 + 改进涨点》专栏介绍 & 专栏目录 |目前已有70+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进 本文介绍了一种C3_GhostDynamicCon

秋招面试专栏推荐 ：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡 专栏目录 ：《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有100+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进——点击即可跳转  本文介绍了一种C2f_GhostD

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是CVPR2024的最新改进机制DynamicConv其是CVPR2024的最新改进机制，这个论文中介绍了一个名为ParameterNet的新型设计原则，它旨在在大规模视觉预训练模型中增加参数数量，同时尽量不增加浮点运算（FLOPs），所以本文的DynamicConv被提出来了，使得网络在保持低FLOPs的同时增加参数量，从而允许这些网络从大规模视觉预训练中