本文介绍: 基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果，但标准卷积运算存在两个固有缺陷。一方面，卷积运算被限制在一个局部窗口，不能从其他位置捕获信息，并且其采样形状是固定的;另一方面，卷积核的大小是固定为k × k的，它是一个固定的方形形状，参数的数量往往与大小成正比。很明显，在不同的数据集和不同的位置，目标的形状和大小是不同的。具有固定样本形状和正方形的卷积核不能很好地适应不断变化的目标。
摘要<
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