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专栏介绍：YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新，助力高效涨点！！！

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一、论文摘要

        我们介绍了可变形卷积v4 (DCNv4)，这是一种高效的算子，专为广泛的视觉应用而设计。DCNv4通过两个关键增强解决了其前身DCNv3的局限性:去除空间聚合中的softmax归一化，增强空间聚合的动态性和表现力;优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。与DCNv3相比，这些改进显著加快了收敛速度，并大幅提高了处理速度，其中DCNv4的转发速度是DCNv3的三倍以上。DCNv4在各种任务中表现出卓越的性能，包括图像分类、实例和语义分割，尤其是图像生成。当在潜在扩散模型中与U-Net等生成模型集成时，DCNv4的性能优于其基线，强调了其增强生成模型的可能性。在实际应用中，将InternImage模型中的DCNv3替换为DCNv4创建FlashInternImage，无需进一步修改即可使速度提高80%，并进一步提高性能。DCNv4在速度和效率方面的进步，以及它在不同视觉任务中的强大性能，显示了它作为未来视觉模型基础构建块的潜力。

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二、代码

代码链接：https://github.com/OpenGVLab/DCNv4

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf

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三、编译方式

将下载的代码解压，并使用cmd在DCNv4路径下执行python setup.py build install：

python setup.py build install

出现Finished processing dependencies for DCNv4==1.0.0即为安装成功。

四、使用方式

 暂未开源