本文提出了一种基于条件输入图像的动态卷积方法，其中通过引入一个小型门控分支来学习空间位置，以决定应该对哪些区域进行评估，通过在 CIFAR、ImageNet 和 MPII 数据集上的实验证明该方法在处理人体姿态估计等空间稀疏任务方面，相对已有方法具有更好的准确性和处理效率。

Dec, 2019

本篇论文通过坐标转换问题展示了卷积神经网络的局限性，提出了 CoordConv 解决方案，它通过在卷积中引入额外的坐标通道，为神经网络提供了输入坐标的信息，从而可以学习任意程度的平移不变性和变化的空间表示。CoordConv 具有比卷积更高效的计算速度和更少的参数，可以有效提高模型的性能。

Jul, 2018

本文提出了一种基于空间组别增强（SGE）的卷积神经网络模块，通过生成每个语义组中每个空间位置的注意力系数来调整每个子特征的重要性，可以在仅接受类别监督训练的情况下显著提高图像识别任务的性能。

May, 2019

本文探讨了如何通过使用转移学习和卷积神经网络等技术来提高大规模空间问题的训练效率，提出小信号窗口训练成果可在大信号上应用的理论，并在移动基础设施方面得到了实证支持。

Jun, 2023

该论文提出了一种简单而有效的传播框架，包括轻量级流估计和引导式空间变化卷积方法，实现了视频分割的最优准确度和吞吐量的平衡。

Mar, 2021

本文证明卷积神经网络的固定几何结构导致其在几何变换方面受限，从而引入了两个新模块增强 CNNs 的变换建模能力。这两个模块是可变形卷积和可变形 RoI 池化。这些新的模块可以轻松替换现有 CNNs 中的普通模块，并且可以通过标准反向传播进行端到端训练，从而产生可变形卷积网络。广泛的实验证实了这种方法在物体检测和语义分割的复杂视觉任务上的有效性。

Mar, 2017

本研究介绍了通道门控（channel gating）方法，该方法是动态、细粒度且硬件高效的裁剪方案，能够通过跳过对分类结果没有贡献的输入通道的计算，优化卷积神经网络。实验证明，该方法能够在几乎不损失准确度的情况下，实现浮点运算量减少 2.7-8.0 倍，内存访问减少 2.0-4.4 倍，并结合知识蒸馏可以进一步降低计算成本。我们还设计了一个加速器，能够以 2.4 倍的速度进行量化的 ResNet-18 模型的推理，并实现了 2.8 倍的理论 FLOP 减少。

May, 2018

引入一种新的可学习模块 ——Spatial Transformer，能够在现有的卷积网络结构中显式地允许对数据进行空间操作，从而使得模型得以学习对于平移、缩放、旋转以及基于更一般的扭曲变换的不变性，其模型表现在多个基准测试数据集上达到了最先进的水平。

Jun, 2015

本文提出了一种基于卷积神经网络的深度门控融合模型来实现含运动模糊的图像超分辨率重建，并通过将特征提取步骤拆分成两个独立任务的设计来增强模型的训练效果并提升图像分辨率预测结果。实验结果表明，该模型能够高效生成清晰的超分辨图像。

Jul, 2018

本文中提出使用空间门控机制来处理 3D 核的空间 - 时间分解，实现 Gate-Shift Module (GSM) 用于视频动作识别，结果在 Something Something-V1 和 Diving48 数据集上达到了最新的最优结果，而且在 EPIC-Kitchens 数据集上，获得了竞争性结果，具有远低于模型复杂度的优点。

Dec, 2019