在可变形RoI池化中,我们首先通过全连接层生成归一化的偏移量Δpij。然后,我们将这些偏移量转换为实际的偏移量,并应用于RoI池化的过程中。这样,我们就能够根据输入图像或特征图自适应地调整RoI池化的区域,从而更好地捕捉物体的形状变化。 四、实践应用 DCNv2在各种视觉任务中都取得了显著的效果。例如,在目标检测任务...
DCN v1虽然表现出色，但也存在引入无关背景干扰的问题。作者提出了三个解决方案：使用更多的可变形卷积层、在DCN v1基础上添加每个采样点的权重、模拟R-CNN的feature。在DCN v2中，作者将这三个方法应用于DCN v1，从而提高了算法的性能。DCN v2通过增加可变形卷积层，提高了对几何形变的建模能力。同...
MobileNet系列是深度学习领域中一种轻量级的卷积神经网络(CNN)架构,主要应用于移动设备和嵌入式系统中的图像识别任务。MobileNet的设计理念在于在保持较高准确性的前提下,尽可能减少计算资源的消耗,如参数数量、浮点运算次数(FLOPs)以及内存占用。 MobileNet V1的创新之处在于引入了深度可分离卷积。传统的卷积层会同时进行...