YOLOv9改进策略 | Conv篇 | CVPR2024最新DynamicConv替换下采样（解决低FLOPs陷阱）

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获益，本文内容包含详细教程 + 代码 + 原理介绍。

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目录

一、本文介绍

二、原理介绍

三、核心代码

四、手把手教你添加DynamicConv机制

4.1 细节修改教程

4.1.1 修改一

​4.1.2 修改二

4.1.3 修改三 

4.1.4 修改四

4.2 DynamicConv的yaml文件(仔细看这个否则会报错)

4.2.1 DynamicConv的yaml文件一