传统卷积网络通常使用固定的卷积核，而动态卷积则是通过引入多个可学习的卷积核，动态选择不同的卷积核进行操作。这样可以在不同的输入图像上实现不同的卷积操作，从而提高模型的表达能力。通过加入Attention模块，能对输入图像的不同特征进行加权处理，进一步增强了网络对特征的自适应能力。

常规的卷积层使用单个静态卷积核，应用于所有输入样本。而动态卷积层则通过注意力机制动态加权n个卷积核的线性组合，使得卷积操作依赖于输入样本。动态卷积操作可以定义为:

其中动态卷积的线性组合可以用这个图表示：

在 ODConv 中，对于卷积核 $W_i$:

1. ${\alpha }_{s_i}$ 为 k $\times$ k 空间位置的每个卷积参数（每个滤波器）分配不同的注意力标量；下图a
2. ${\alpha }_{c_i}$ 为每个卷积滤波器 $W_i^m$ 的 $c_{\text{in}}$ 个通道分配不同的注意力标量；下图b
3. ${\alpha }_{f_i}$ 为 $c_{\text{out}}$ 个卷积滤波器分配不同的注意力标量；下图c
4. ${\alpha }_{w_i}$ 为整个卷积核分配一个注意力标量。下图d

在下图中，展示了将这四种类型的注意力逐步乘以 $n$ 个卷积核的过程。原则上，这四种类型的注意力是相互补充的，通过按位置、通道、滤波器和卷积核的顺序逐步将它们乘以卷积核 $W_i$，使卷积操作在所有空间位置、所有输入通道、所有卷积核中都不同，针对输入 $x$ 捕获丰富的上下文信息，从而提供性能保证。

原则上来讲，这四种类型的注意力是互补的，通过渐进式对卷积沿位置、通道、滤波器以及核等维度乘以不同的注意力将使得卷积操作对于输入存在各个维度的差异性，提供更好的性能以捕获丰富上下文信息。因此，ODCOnv可以大幅提升卷积的特征提取能力；更重要的是，采用更少卷积核的ODConv可以取得更优的性能。
代码实现：

class ODConv2d(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1,
                 reduction=0.0625, kernel_num=4):
        super(ODConv2d, self).__init__()
        self.in_planes = in_planes
        self.out_planes = out_planes
        self.kernel_size = kernel_size
        self.stride = stride
        self.padding = padding
        self.dilation = dilation
        self.groups = groups
        self.kernel_num = kernel_num
        self.attention = Attention(in_planes, out_planes, kernel_size, groups=groups,
                                   reduction=reduction, kernel_num=kernel_num)
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(kernel_num, out_planes, in_planes//groups, kernel_size, kernel_size),
                                   requires_grad=True)
        self._initialize_weights()
 
        if self.kernel_size == 1 and self.kernel_num == 1:
            self._forward_impl = self._forward_impl_pw1x
        else:
            self._forward_impl = self._forward_impl_common
 
    def _initialize_weights(self):
        for i in range(self.kernel_num):
            nn.init.kaiming_normal_(self.weight[i], mode='fan_out', nonlinearity='relu')
 
    def update_temperature(self, temperature):
        self.attention.update_temperature(temperature)
 
    def _forward_impl_common(self, x):
        # Multiplying channel attention (or filter attention) to weights and feature maps are equivalent,
        # while we observe that when using the latter method the models will run faster with less gpu memory cost.
        channel_attention, filter_attention, spatial_attention, kernel_attention = self.attention(x)
        batch_size, in_planes, height, width = x.size()
        x = x * channel_attention
        x = x.reshape(1, -1, height, width)
        aggregate_weight = spatial_attention * kernel_attention * self.weight.unsqueeze(dim=0)
        aggregate_weight = torch.sum(aggregate_weight, dim=1).view(
            [-1, self.in_planes // self.groups, self.kernel_size, self.kernel_size])
        output = F.conv2d(x, weight=aggregate_weight, bias=None, stride=self.stride, padding=self.padding,
                          dilation=self.dilation, groups=self.groups * batch_size)
        output = output.view(batch_size, self.out_planes, output.size(-2), output.size(-1))
        output = output * filter_attention
        return output
 
    def _forward_impl_pw1x(self, x):
        channel_attention, filter_attention, spatial_attention, kernel_attention = self.attention(x)
        x = x * channel_attention
        output = F.conv2d(x, weight=self.weight.squeeze(dim=0), bias=None, stride=self.stride, padding=self.padding,
                          dilation=self.dilation, groups=self.groups)
        output = output * filter_attention
        return output
 
    def forward(self, x):
        return self._forward_impl(x)