可变形卷积网络(Deformable Convolution Network,DCN)系列算法[1,2]的提出便是为了增强模型学习复杂的目标不变性的能力。在DCNv1[1]中,作者提出了可变形卷积(Deformable Conv)和可变形池化(Deformable Pooling)两个模块。在DCN v2中,作者为这两个可变形模块添加了权重模块,增强了可变形卷积网络对重要信息的捕捉能力。
分析DCN-v2模型中Corss网络学习到的矩阵可以发现,可以采用矩阵分解的方法降低计算成本,将一个稠密的矩阵分解为低秩矩阵,于是前面公式(5)Cross网络计算转变为如下形式。 x_{l+1}=x_0\odot\left( \text{U}_l\left( \text{V}_l^Tx_l \right)+b_l \right)+x_l\tag5 将参数矩阵 \text{W}_l\in ...
1.1 YOLOv8介绍 YOLO(You Only Look Once)系列算法因其高效、准确等特点而备受瞩目。由2023年Ultralytics公司发布了YOLO的最新版本YOLOv8是结合前几代YOLO的基础上的一个融合改进版,进行了深度优化,使得其在速度和准确率方面更出色。 如果想要深入了解和学习YOLOv8建议大家阅读以下文章,本文主要是如何改进动态蛇形卷积...
[2022/3/10] 新增5个前沿算法:DCN_V2,MHCN,FLEN,Dselect_K,AutoFIS。 [2022/1/12] 新增AI Studio一键在线运行功能,可以方便快捷的在AI Studio平台上在线体验我们的模型。 什么是推荐系统? 推荐系统是在互联网信息爆炸式增长的时代背景下,帮助用户高效获得感兴趣信息的关键; ...
论文提出DCNv2,不仅对DCNv1的结构进行了改进,还使用了有效的蒸馏学习策略,使得性能有很大的提升,各个方面都值得借鉴 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results 论文地址:https://arxiv.org/abs/1811.11168 ...
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...
DCNv2进一步改进了DCNv1，通过引入更多的可变形卷积层、权重采样点偏移和R-CNN特征模拟，以减少无关信息，提高模型对不同几何变化的适应能力。DCNv2在COCO数据集上展现出更明显的性能提升。总结而言，可变形卷积网络为深度学习领域提供了重要的算法，通过自适应学习卷积形状，显著提升了目标检测和分割任务的...
Yolov8是一种非常流行的目标检测算法,而DCNV2(Dilated Convolutional Network V2)则是一种卷积神经网络,被广泛用于语义分割任务。本文将介绍如何将Yolov8与DCNV2相结合,实现目标检测和语义分割的联合任务。 Yolov8概述 Yolov8是一种基于深度学习的目标检测算法,它通过将图像划分为不同大小的网格单元,在每个单元中预测...
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...
DCN V1和DCN V2的代码只是多了一个系数,代码是几乎共用的。 代码解析 参考1 总结 0x04. 致命缺点 1,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,但是这种做法有一个致命缺点,那就是卷积核一旦很大,那么整个算法会消耗掉非常大的空间,最终的大特征图是[bs,c,ks∗h,ks∗w],显存占用...