3d可变形卷积有升级版吗

3D可变形卷积（Deformable Convolutional Networks, DCNs）是一种用于处理不规则形状和复杂空间变换的卷积神经网络。它的核心思想是通过在卷积核中添加可学习的偏移量，使得卷积核能够自适应地调整其感受野，从而更好地捕捉目标的形状和姿态信息。

自3D可变形卷积提出以来，已经有多个升级版本和改进版本，主要集中在以下几个方面：

1. **可变形卷积的改进**：在原始的可变形卷积基础上，提出了更高效的可变形卷积结构，如可变形卷积V2（Deformable Convolutional Networks v2, DCNv2），它在偏移量的学习和应用上进行了优化，进一步提高了模型的性能和效率。

2. **多尺度可变形卷积**：为了更好地捕捉不同尺度的特征，研究人员提出了多尺度可变形卷积（Multi-Scale Deformable Convolution），通过在不同尺度的特征图上应用可变形卷积，增强模型的多尺度感知能力。

3. **3D可变形卷积的应用**：在视频理解、3D物体检测和医学图像处理等领域，3D可变形卷积得到了广泛应用，并结合具体任务进行了相应的改进和优化。

4. **与其他技术的结合**：3D可变形卷积与其他技术（如注意力机制、图卷积网络等）结合，进一步提升了模型的性能。例如，结合自注意力机制的3D可变形卷积可以更好地捕捉全局和局部特征。