本文提出了一种新框架 Sparse Dynamic Convolution（SD-Conv），它将动态卷积和不规则剪枝结合起来，通过使用可学习阈值导出二值化掩码以减少参数和计算成本，在 Imagenet-1K 数据集上获得更高的性能，并在多个下游任务中展示出优于基线的表现，从而成为常规动态卷积的高效替代品。

Apr, 2022

提出了一种名为 DRConv 的动态区域感知卷积，它可以自动将多个过滤器分配给具有相似表示的相应空间区域，以更有效处理复杂和不同的空间信息分布，从而代替任何现有网络中的标准卷积，尤其适用于高效网络中的动力卷积层。在 ImageNet 分类中，DRConv-based ShuffleNetV2-0.5x 在 46M 乘积添加水平下实现了 67.1% 的最新性能，相对改进了 6.3%。

Mar, 2020

提出一种名为 Dynamic Convolution 的新设计，基于卷积核的注意力动态地聚合多个并行卷积核，从而增加模型复杂度，提高卷积神经网络的表示能力，有效提高 MobileNetV3-Small 模型在 ImageNet 分类任务上的精度。

Dec, 2019

通过 Skip-Convolutions 算法，有效利用视频流的时间冗余，将所有卷积替换成 Skip-Convolutions，可以将计算成本降低 3 至 4 倍，同时不会降低准确性，从而显著提高模型压缩和图像效率。

Apr, 2021

本文介绍了一种新型的基于拼贴的稀疏卷积算法，通过利用计算掩码的稀疏结构，降低了 CNN 中高分辨率计算的复杂度，并应用于基于 LiDAR 的 3D 目标检测中，最终获得了显著的速度提升而无需牺牲准确率。

Jan, 2018

Optical imaging systems often face limitations in resolution due to the point spread function, but CoordGate, a lightweight module using a multiplicative gate and coordinate encoding network, offers an efficient solution for spatially-varying convolutions in CNNs, outperforming conventional approaches in image deblurring.

Jan, 2024

通过使用 SkipNet，结合特定输入实现卷积层跳过的目的。我们提出了一个混合学习算法，以解决非可微分跳过决策的问题，并在四个基准数据集上展示了 SkipNet 可以在保留准确性的基础上减少计算量 30-90%。此外，我们定性评估了门控策略，揭示了图像大小和显著性以及跳过层数之间的关系。

Nov, 2017

为了提高卷积神经网络（CNNs）的分类准确率，但不增加计算与存储成本，我们提出了一种采用强化学习所选择的原始图像中的一系列相对较小的输入进行处理的框架，从而实现了高效的图像分类。实验表明，采用我们提出的方法可以在不牺牲准确性的前提下显著提高多种深度模型的计算效率。

Oct, 2020

本文研究了如何提高卷积神经网络的效率，提出了一种基于动态卷积方法的新型卷积操作，在多种 CNN 结构上进行了测试，并表明该方法可以在减少计算开销的同时保持性能，从而达到了更高的效率。

Apr, 2020

本文介绍一种利用 CNNs 去处理罕见数据的工具套件，包括直接稀疏卷积、注意力机制避免填充，以及适用于标准学习框架的反向传播算法改进，可以实现比传统密集框架更低的内存足迹和计算时间。

Jan, 2018