沿着相同的思路,2020年谷歌针对DCN网络提出了改进版本DCN-v2,全称DCN-v2:Improved Deep & Cross Network and Practical Lessons for Web-scale Learning to Rank Systems。和DCN相比,DCN-v2主要对Cross网络进行了改进,同时引入MOE(Mixture-of-Experts)网络结构,增强不同子空间特征交叉能力。 DCN-v2网络分为两种类型,...
1. 概述 DCN-v2对DCN的性能做了进一步的提升。DCN的的问题在于交叉网络对于特征交互信息的表达能力不够,而DCN-v2在这里通过对DCN中的交叉网络的改造,以及对Cross网络和Deep网络的结合方式,包括并行连接方式和stacking的连接方式,使得模型的效果性能明显提升。 DCN-v2模型相比于DCN模型的优势在于: 对于交互特征的表达能...
InternImage通过重新设计算子和模型结构提升了卷积模型的可扩展性并且缓解了归纳偏置,包括(1)DCNv3算子,基于DCNv2算子引入共享投射权重、多组机制和采样点调制。 (2)基础模块,融合先进模块作为模型构建的基本模块单元 (3)模块堆叠规则,扩展模型时规范化模型的宽度、深度、组数等超参数。 研究者基于DCNv2算子,重新设计...
DCN-V2 DCN-V2 和 DCN 对比 DCN-V2 是 DCN 的升级版本,所以我们主要对比DCN-v2 和 DCN 的不同。 DCN 中的 cross network DCN-v2 中的 cross network 总结 DCN 和 DCN-v2 对比,其实就是把列向量 w 换成了矩阵 W,提高了模型的表达能力 Cost-Effective Mixture of Low-Rank DCN 为了减少计算量,可以对...
本文将对DCNv2(Deformable Convolutional Networks version 2)进行回顾,这是一种可变形卷积网络的升级版,可用于各种视觉相关任务。通过引入调制可变形卷积和可变形RoI池化,DCNv2在目标检测、语义分割等任务中表现出色。本文将详细解释这些技术的原理和应用,并提供实际
CenterNet(objects as points)算法总结:Mimic、DCNv1、DCNv2、DLA /53127011 在DCNv1基础上改进1.使用更多的deformableconvolutions2.增加幅值,原有的2×k×k变为3×k×k...DCNv1参考文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/37578271 主要思路:卷积操作不是在规规矩矩的3x3的格子里做了,而是有了种种偏移。defor...
DCNv2是可变形卷积网络的升级版,它在DCNv1的基础上进行了改进,引入了调制可变形卷积和可变形RoI池化。这些技术使得DCNv2在各种视觉相关任务中表现出色,比如目标检测、语义分割等。 首先,让我们来回顾一下DCNv1的可变形卷积。在DCNv1中,每个卷积核都增加了一个可学习的偏移量,这使得卷积核能够在图像上自适应地变...
代码解析 DCN V2的实现与DCN V1几乎共用代码，仅增加了一个系数，简化了代码的复用。致命缺点讨论 使用DCN时，两个Reshape操作虽然实现了可变形卷积到正常卷积的过渡，但在大卷积核情况下，算法空间消耗巨大，导致显存占用过大。目前，只有TensorRT支持DCN的部署，但量化后性能下降显著。因此，在业务部署中...
在提出可变形卷积DCNv1后,论文提出新版本的可变形卷积DCNv2,通过两种互补的策略以及蒸馏学习来增强模型的性能: 增加可变形卷积的层数,使得DCNv2拥有更强的几何变换的学习能力,能够进行准确地预测。 在可变形卷积模块中增加调制机制,每次采样不仅进行偏移,还会使用学习到的权重进行调节,能够进行更复杂的几何变换学习...
DCNv2是对原始可变形卷积网络(DCNv1)的升级版,它通过引入调制可变形卷积和可变形RoI池化,提高了卷积神经网络在各种视觉任务上的性能。本文将回顾DCNv2的核心思想、工作原理以及在实际应用中的效果。