原论文摘要引入了可变形卷积v4(DCNv4)，这是一种为广泛视觉应用设计的高效且有效的操作算子。DCNv4通过两项关键增强解决了其前身DCNv3的局限性：1.移除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态特性和表达能力；2.优化内存访问以最小化冗余操作，从而加速计算。这些改进使得DC

前言引入了可变形卷积v4(DCNv4)，这是一种为广泛视觉应用设计的高效且有效的操作算子。DCNv4通过两项关键增强解决了其前身DCNv3的局限性：1.移除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态特性和表达能力；2.优化内存访问以最小化冗余操作，从而加速计算。这些改进使得DCNv4相

原论文摘要引入了可变形卷积v4(DCNv4)，这是一种为广泛视觉应用设计的高效且有效的操作算子。DCNv4通过两项关键增强解决了其前身DCNv3的局限性：1.移除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态特性和表达能力；2.优化内存访问以最小化冗余操作，从而加速计算。这些改进使得DC