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涨点效果：在我自己的数据集上，mAP50 由0.986涨到了0.991，mAP50-95由0.737涨到0.753，涨点明显！
DCNv4是可变形卷积的第四版，速度和v3相比有了大幅度的提升，但是环境搭建有一定的难度，对新手不太友好。如果在使用过程遇到编译的问题，请严格按照我写的环境配置。…摘要
涨点效果：在我自己的数据集上，mAP50 由0.986涨到了0.991，mAP50-95由0.737涨到0.753，涨点明显！
DCNv4是可变形卷积的第四版，速度和v3相比有了大幅度的提升，但是环境搭建有一定的难度，对新手不太友好。如果在使用过程遇到编译的问题，请严格按照我写的环境配置。
论文：《DCNv4：对视觉应用的动态和稀疏算子的重新思考》
https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf 我们介绍了可变形卷积v4（DCNv4），这是一种高效且有效的运算符，专为广泛的视觉应用而设计。DCNv4解决了其前身DCNv3的局限性，通过两个关键改进：1. 去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态属性和表达力；2. 优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。这些改进导致与DCNv3相比，收敛速度显著加快，处理速度大幅提升，DCNv4的前向速度提高了三倍以上。DCNv4在各种任务中表现出色，包括图像分类、实例和语义分割，尤其是图像生成。当将其集成到诸如U-Net之类的潜在扩散模型中的生成模型中时，DCNv4超过了其基线，突显了其增强生成模型的潜力。在实践应用中，将DCNv3替换为DCNv4在InternImage模型中创建FlashInternImage，可实现高达80％的速度提升和性能改进而无需进
