一、本文介绍

本文给大家介绍一种DynamicConv高效动态卷积优化YOLO26模型，轻量高效！通过引入多专家机制的动态卷积模块，在增加模型参数量的同时保持较低的计算复杂度（FLOPs），有效解决了低FLOPs模型在大规模预训练中的性能瓶颈问题。

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YOLO26专栏改进目录：全新YOLO26改进专栏包含卷积、主干网络、各种注意力机制、检测头、损失函数、Neck改进、小目标检测、二次创新模块、多种组合创新改进、全网独家创新等创新点改进

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本文目录

一、本文介绍

二、DynamicConv模块介绍

动态卷积的原理：

动态卷积的作用：

三、核心代码

3.1 DynamicConv核心代码

3.2 完整核心代码

四、手把手教你添加模块和修改tasks.py文件

五、手把手教你修改yaml文件

🚀 创新改进1 : 

🚀 创新改进2 : 

六、正常运行 

二、DynamicConv模块介绍

摘要：大规模视觉预训练显著提高了大型视觉模型的性能。然而，我们观察到低 FLOPs 陷阱，即现有的低 FLOPs 模型无法从大规模预训练中受益。在本文中，我们介绍了一种称为 ParameterNet 的新设计原理，旨在增加大规模视觉预训练模型中的参数数量，同时最大限度地减少 FLOPs 的增加。我们利用DynamicConv动态卷积将其他参数合并到网络中，FLOP 仅略有增加。ParameterNet 方法允许低 FLOPs 网络利用大规模视觉预训练。此外，我们将 ParameterNet 概念扩展到语言领域，以增强推理结果，同时保持推理速度。在大规模 ImageNet-22K 上的实验表明了我们的 ParameterNet 方案的优越性。例如，ParameterNet-600M 在 ImageNet 上可以实现比广泛使用的 Swin Transformer 更高的精度（81.6% 对 80.9%）