v2:DCN v1的改進,每個samping grid還會多學一個權重 對v1的批評 改進 最近發現,很多人會考慮如何在已有的結構上進行微調改進以提升效果,在computer vision領域,通常是在改進一些小模塊,比如加入attention機制,以及這篇文章要總結的對卷積模塊進行的改進:可變形卷積。 其實,説是對卷積模塊進行改進,毋寧説是對卷積核(...
对于V2来说,将在RoIpooling中RoI之外的调节系数设为0可以直接去除无关的context,但是实验表明这样还是不能很好的学习RoI的特征,这是由于Faster R-CNN本身的损失函数导致的,因此需要额外的监督信号来改善RoI特征提取的训练。于是作者采用feature mimicking的手段,强迫Faster R-CNN中的RoI特征能够接近R-CNN提取的特征。不...
总的来说,DCN v1中引入的offset是要寻找有效信息的区域位置,DCN v2中引入权重系数是要给找到的这个位置赋予权重,这两方面保证了有效信息的准确提取。 R-CNN Feature Mimicking 作者发现把R-CNN和Faster RCNN的classification score结合起来可以提升performance,说明R-CNN学到的focus在物体上的feature可以解决无关上下文...
我的所有准确都是在这个demo.py上跑的。 4uiiurz1:一个简单版本的Deformable Convolutional Networks-V2 chengdazhi: 提供最新的完整的V2中提到的DeformConv和ModulatedDeformConv 使用ChunhuanLin的demo.py进行测试准确率,下面是在2个epoch之后得到的结果: 参考 论文阅读:Deformable ConvNets v2: More Deformable, Bette...
《Deformable Convolutional Networks》是一篇2017年Microsoft Research Asia的研究。基本思想也是卷积核的采样方式是可以通过学习得到的。作者提出了两种新的op:deformable convolution和deformable roi pooling,主要是通过给传统卷积采样点加offsets的方式来获得新的采样点。来自:https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pd ...
前文[[@Dai2017|Dai2017]](Deformable Convolutional Networks) 可变形卷积网络的优越性能来源于其适应物体几何变化的能力。通过对其自适应行为的研究,观察到虽然其神经特征的空间支持比常规的卷积神经网络更符合物体结构,但这种支持可能远远超出感兴趣区域,导致特征受到无关图像内容的影响。
DCN v2 参考 DCN v1 背景 在计算机视觉领域,同一物体在不同场景,角度中未知的几何变换是检测/识别的一大挑战,通常来说我们有两种做法: (1)通过充足的数据增强,扩充足够多的样本去增强模型适应尺度变换的能力。 (2)设置一些针对几何变换不变的特征或者算法,比如SIFT和sliding windows。 两种方法都有缺陷,第一种方...
DeformableConvolutionalNetworks-v1-v2（可变形卷积⽹络）《Deformable Convolutional Networks》是⼀篇2017年Microsoft Research Asia的研究。基本思想也是卷积核的采样⽅式是可以通过学习得到的。作者提出了两种新的op：来⾃：https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pd deformable convolution和deformable roi pooling，...
networks，CNN）中引入了学习空间几何形变的能力，得到可变形卷积网络（deformable convolutional networks）...
stage and its effect on ROI pooling. These visualizations help to illustrate the improved spatial adaptability of the network.Overall, Deformable ConvNets v2 represents a significant step forward in the realm of convolutional networks, offering more precise and adaptable feature extraction.