深度学习算法改进(GAM注意力_STN模块_SE模块_ODConv动态卷积_FAN注意力模块实现源码+各改进说明) 1、引入了3D-permutation 与多层感知器的通道注意力和卷积空间注意力子模块 2、入了一个新的可学习模块--空间变换器，它明确地允许在网络中对数据进行空间操作。 3、重新校准通道特征反应来适应性地调整 通过明确地模拟通道之间的相互依存关系，自适应地重新校准通道的特征响应。 4、全维动态卷积（ODConv），一种更通用但更优雅的动态卷积设计 5、完全注意网络(FAN) ，它们通过结合注意通道处理设计来加强这种能力 该源码适合有一定深度学习算法基础的工程师下载学习借鉴！

Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels (CVPR-2020) paper: 非官方实现代码 Pytorch!!!Pytorch!!!Pytorch!!! Dynamic 3d/2d convolution and some models' accuracy. 2020/8/30 Basic dynamic 2d and 3d convolution done. Next:some basic models and accuracy rate. 代码实现的原理 如果遇到一些问题，可先查看Issue里面的一些修改。 dy_vgg11:0.9033 raw_vgg11:0.8929

基于matlab的gui显示动态卷积，圆周卷积，数字信号处理的计算机实验