随着深度学习的快速发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)已成为计算机视觉领域的重要工具。然而,传统的卷积操作具有固定的感受野和权重分布,对于具有非刚性形变的目标和复杂背景下的图像,传统的卷积操作可能会受到限制。为了解决这个问题,可变形卷积神经网络(Deformable Convolutional Networks, DCN)被提出并...
该论文提出两个新的模块来增强CNNs的这种建模能力,称为deformable convolution and deformable RoI pooling,两个模块的基本思想采样时增加额外的参数offets并学习这种偏移,新模块可以直接替换现有CNNs中的对应方法并且可以通过后向传播算法端到端训练,由此产生deformable convolutional networks。实验表明这两个模块对于目标检...
(2)Modulated Deformable Modules(在DCNv1基础(添加offset)上添加每个采样点的权重) (3)R-CNN Feature Mimicking(模拟R-CNN的feature)。 使用更多的可变形卷积 在DCN v1中只在conv 5中使用了三个可变形卷积,在DCN v2中把conv3到conv5都换成了可变形卷积,提高算法对几何形变的建模能力。
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）在图像处理任务中展现出强大的性能，但它们在应对图像中的几何形变，如旋转、平移和尺度变化时，存在着局限性。本文将探索“不正经”的可变形卷积神经网络（Deformable Convolutional Networks, DCNs），一种旨在提高网络对复杂几何变形适应性的方法。在图像识别任务中，我...
相信大家在看paper的时候或多或少都能见到Deformable操作的身影,这种可变形操作是即插即用的,可嵌入到现有的算法框架中,最常见的是可变形卷积,出自于这篇paper:Deformable Convolutional Networks(DCN) CW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,本文将和大家分享下这些内容,我不独...
Spatial Transformer Networks建立的是 global、sparse transformation ,本文的Deformable Convolutional Networks建立的是 local and dense transformation 2.1. Deformable Convolution 上图显示可变形卷积可以提高模型对 scale, aspect ratio and rotation 等映射的泛化能力。
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...
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...
Deformableconvolutionalnetworks(DCN): 这种是可以学习几何形变的卷积,应用在这里很棒,传统的卷积在RFNet已经用堆叠在扩感受野,其实结果已经很受限了。2D2...看起来效果也是特别好。 贡献点:1使用deformableconvolutionalnetwork(DCN)来增强基础特征提取能力;2利用了网络特征的固有层次性,提出了新的多尺度检测机制 ...
CNN卷积神经网络之DCN(Deformable Convolutional Networks、Deformable ConvNets v2) 可变形卷积网络Deformable ConvNets V1、V2 前言 一、Deformable Convolutional Networks Deformable Convolution Deformable RoI Pooling Position-Sensitive (PS) RoI Pooling offset偏移学习 实验效果 思考 二、Deformable ConvNets v2 St.....