Dynamic Filter Networks
这篇2016的NIPS论文探讨的是动态卷积核的问题.原文的官方库是基于Theano的，后来也有了tensorflow implementation.概念不算复杂。
结构与模块组成
简单来说就是让输入一方面作为被卷积的常规输入，另一方面又使用网络生成卷积核。
这里有两种实现方式，第一种是整个Feature map只输出一个single Convolution Kernel,然后卷积也会与一般的卷积一致。
第二种是在feature map每一个点上用常规卷积生成9(3x3)个特征,然后每一个点上用各自的计算得到的特征再计算卷积。
作者指出这个结构与Residual连接有一定相似之处。