3. 实验结果 从实验结果可以看到,v2和v1相比提高了3.7个百分点(和regular相比提高更大),是非常好的一种方法,也期待着源码能够尽早开源~
DCNv2 is given a strong training signal for its enhanceddeformable sampling. (R-CNN [17] as the teacher这个我也是第一次见,对我启发很大。) 参考文献 1、Deformable Convolution v1, v2 总结 2、Deformable ConvNets v2算法笔记 3、论文阅读:Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results 4...
在探讨DCN V2之前，我们先回顾一下可变形卷积（DCN）的概念。DCN被引入以解决卷积核形状受限的问题，使卷积核可以动态变化，从而更符合实际应用场景。然而，DCN的使用带来了部署的复杂性，目前仅在TensorRT框架中实现支持。若在其他前向框架中使用DCN，部署难度相对较高。DCN V2改进部分 DCN V2基于DCN V1...
Transformer Decoder衬砌裂缝为解决因衬砌裂缝性状随机,分布密集,标注框分辨率低所导致的现有模型识别精度低,检测速度慢及参数量庞大等问题,以第2版可变形卷积网络(DCNv2)和端到端变换器解码器(Transformer Decoder)为基础对YOLOv8网络框架进行改进,提出了面向衬砌裂缝的检测模型DTD-YOLOv8.首先,通过引入DCNv2对YOLOv8...
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在家看DCNv2的论文,发现DCN的作者18年斯坦福博士毕业进了Google Brain,现在已经是senior,tql,还是个美女。。。 û收藏 转发 评论 ñ1 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候...Û 查看更多 a
DCNv2.zip Th**er 上传33.36 KB 文件格式 zip cnn deformable-convolutional-networks pytorch Deformable Convolutional Networks v2 with Pytorch 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 WPF批量删除文件工具 2025-03-02 06:00:45 积分:1 DeleteRepeatedFiles 2025-03-02 06:00:15 积分:...
我们之前介绍过一篇论文DCN,读过的作者应该都知道,DCN跟DeepFM一样,都是用一些神经网络来实现简单的特征交叉,今天我们就来介绍一下google对DCN改进对V2版本。 一、背景 学习有效的特征交叉是构建推荐系统背后的关键。然而,稀疏和大的特征空间需要详尽的搜索来识别有效的交叉。之前有论文提出了深度交叉网络(DCN)来自动...
论文介绍 DCN-v2优化了DCN的cross layer,权重参数w由原来的vector变为方阵matrix,增加了网络层的表达能力;同时,为了保证线上应用的耗时不会因为cross layer参数量的增加而增加。观察到cross layer的matrix具有低秩性,使用矩阵分解,将方阵matrix转换为两个低维的矩阵、最后在低秩空间内,利用MoE多专家系统,对特征交叉做...