继承自DCN,对 cross network 部分做了升级,在学习特征交互方面表现力更强,具体计算方式:xl+1=x0⊙(Wlxl+bl)+xl,下图中的⊗代表该交叉操作。 其中x0∈Rd是原始特征向量,xl,xl+1∈Rd分别是(l+1)交叉层的输入输出,Wl∈Rd∗d和bl∈Rd分别是需要学习的权重矩阵和偏置向量。 DCN V2组合cross network和dee...
在DCN v2的论文中,作者使用了非常直观的可视化方向来分析DCN v1的背后原理以及DCN v1的缺陷。DCN v1的问题在于因为引入了偏移模块,导致引入了过多的无关的上下文,而这些无关的上下文对模型是有害的。图6展示的是DCN v1在检测不同大小物体时在感受野分布,采样位置以及最小响应区域的情况。从图中我们可以看出,DC...
不妨看一下论文中一个3x3可变卷积的解释图(下图),图中可以发现,上面绿色的分支其实学习了一个和...,然而还是存在着不少的问题,DCNv2中进行了一个可视化,对比了普通卷积、DCNv1和DCNv2的区别,下图中每个图片都有从上到下三个可视化,分别是采样点、有效感受野、有效分割区域。可以看出来 可变形卷积系列(二) MSRA...
在目标检测场景中，识别不同形状的同一物体是一个极具挑战性的工作。为解决这一问题，可变形卷积网络（DCN）系列算法，如DCNv1和DCNv2，被提出以增强模型学习复杂目标不变性的能力。DCNv1核心在于引入可变形卷积（Deformable Conv）和可变形池化（Deformable Pooling）两个模块。其中，可变形卷积通过为卷积...
DCN和DCNv2(可变性卷积) 网上关于两篇文章的详细描述已经很多了,我这里具体的细节就不多讲了,只说一下其中实现起来比较困惑的点。(黑体字会讲解) DCNv1解决的问题就是我们常规的图像增强,仿射变换(线性变换加平移)不能解决的多种形式目标变换的几何变换的问题。如下图所示。
DCN(Deep & Cross Network,深度交叉网络),有两个版本分别时DCN V1和DCN V2,DCN V1也叫DCN-V发表于2017年,DCN V2也叫DCN-M发表于2020年,两篇论文都来自Google公司,其中DCN-V1存在理论缺陷本节不做介绍,直接进入DCN-V2,两者的核心区别是前者使用向量Vector作为交叉层的学习权重,而后者采用矩阵Matrix,这也是命...
更多“气测dc指数解释储层时,储集层段是由盖层的平均值dcn与孔隙地层最小的dc值幅度和来确定”相关的问题 第1题 气测资料解释评价工作程序第一步是确定储集层() 点击查看答案 第2题 录井没有显示电测解释了的储集层必须做综合解释。井段、厚度以电测解释为准() ...
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