相信大家在看paper的时候或多或少都能见到Deformable操作的身影,这种可变形操作可嵌入到算法中的许多部分,最常见的是可变形卷积,另外还有对候选区域的池化等,它们都是从 Deformable Convolutional Networks(DCN) 中衍生出来的。 作者将DCN中有关可变形卷积的知识梳理了一番,同时基于Pytorch框架进行源码实现,在加深理解的...
可变形卷积(Deformable Convolutional Networks,简称DCN)是一种新型的卷积神经网络模块,它允许卷积核在卷积过程中进行形变,以更好地适应输入数据的局部变化。 在一些研究中,提出了结合可变形卷积和注意力机制的网络架构,例如在EEG情绪识别中,通过结合CNN的局部感知能力和Transformer的全局感知能力,设计了新的模型架构。 另...
图6所示,在input feature map上普通卷积操作对应卷积采样区域是一个卷积核大小的正方形(绿框),而可变形卷积对应的卷积采样区域为一些蓝框表示的点,这就是可变形卷积与普通卷积的区别。 图6 可变形卷积示意图 可变形卷积的具体细节: 一个output feature map上的点对应到input feature map上的卷积采样区域大小为K*K...
通过这样的可变形卷积层我们就完成了可变形卷积啦 下面放上论文中的可变形卷积的网络结构: 其中上方的卷积用于输出偏移量,该输出的长宽和输入特征图的长宽一致,维度则是输入的2倍(因为同时输出了x方向和y方向的偏移量,要用2个维度分开存储)。 3.3 可变形的ROI Pooling ROI Pooling 的改进和卷积核的改进方式基本相...
可以看到可变形卷积的结构可以分为上下两个部分,上面那部分是基于输入的特征图生成offset,而下面那部分是基于特征图和offset通过可变形卷积获得输出特征图。 假设输入的特征图宽高分别为 w , h ,下面那部分的卷积核尺寸是 kh 和 kw ,那么上面那部分卷积层的卷积核数量应该是 ...
一、可变形卷积的原理 1.传统卷积的限制 传统的卷积操作在进行特征提取时,对物体的形状和位置变化很敏感。如果物体发生了形变或姿态变化,传统卷积操作很难捕捉到这些变化,从而导致特征提取的准确性下降。 2.可变形卷积的解决方案 可变形卷积通过引入形变操作,使卷积核在提取特征时能够自适应地调整形状和位置。具体来说...
去年,微软亚洲研究院视觉计算组提出了 “Deformable Convolutional Networks”(可变形卷积网络),首次在卷积神经网络(CNN)中引入了学习空间几何形变的能力,得到可变形卷积网络(Deformable ConvNets),从而更好地解决了具有空间形变的图像识别任务。通俗地说,图像中的物体形状本来就是千奇百怪,方框型的卷积核,即使卷积多次...
PyTorch实现可变形卷积与卷积运算在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)已经成为图像处理与识别领域的标配。然而,传统的卷积核是固定的,无法适应多样化的目标形状和大小。为了解决这一问题,可变形卷积(Deformable Convolution)应运而生。在本文中,我们将探讨如何使用PyTorch实现可变形卷积和卷积运算。一、可变形卷积与卷积运算...
可变形卷积v3(Deformable ConvNets v3)是这一系列的第三个版本,它在v1和v2的基础上进行了进一步的改进和优化。 可变形卷积v3的公式可以表示为: y(p)=k=1∑Kwk⋅x(p+Δpk+Δoffsetk)⋅Δmk 其中: y(p)表示输出特征图在位置p的值。 K是卷积核的大小(例如,3×3卷积核的K=9)。 wk是卷积核在位置...
今天介绍的这一篇可变形卷积网络deformable convolutional networks,也算是在STN之后的一个新的变换——STN是说CNN Kernel放死了(比如3*3大小),但是可以通过图片变换让CNN效果更好;而deformable是说既然图片可能各种情况,那我索性CNN的Kernel本身是不规整的,比如可以有dilation,也可以旋转的,或者看起来完全没有规则的。