其實,説是對卷積模塊進行改進,毋寧説是對卷積核(Convolutional Kernel)進行改進,其核心思路就是將原先固定形狀的、正方形的卷積核的每個“位置元素(或者説是採樣位置,samping grid)”加入偏移(offset),以更好適應各種物體奇奇怪怪的形狀,使得所謂的卷積核響應(response)能夠在物體本身上最大,更好地進行下游任務。 卷積...
暑假老板给了个工作要用到可变卷积(Deformable Convolutional Networks),原作者用cuda实现了相关操作,那个时候不是很能看懂,所以找了另一个大佬用纯pytorch实现的版本(冗余比较多,吃内存,其实感觉不是很棒)。当时上手也很苦噶,期末了想起来,写个总结分析一下源码啥的,也希望能帮到同是小白的朋友。 先上一哈code地...
GitHub上找到几个可以对比,同时可以嵌入的pytorch源码: ChunhuanLin:提供一个可以测试deform_conv_V1的准确度的demo.py。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d...
可变形卷积是指卷积核在每一个元素上额外增加了一个参数方向参数,这样卷积核就能在训练过程中扩展到很大的范围。 可变形卷积的论文为:Deformable Convolutional Networks【1】 而之前google一篇论文对这篇论文有指导意义:Spatial Transformer Networks【2】 论文【1】的github代码地址为https://github.com/felixlaumon/de...
Deformable Convolutional Networks V2 with Pytorch 1.0 Build ./make.sh#buildpython test.py#run examples and gradient check An Example deformable conv fromdcn_v2importDCNinput=torch.randn(2,64,128,128).cuda()# wrap all things (offset and mask) in DCNdcn=DCN(64,64,kernel_size=(3,3),stride...
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）...
'DCNv2 - Deformable Convolutional Networks v2 with Pytorch' by Charles Shang GitHub: http://t.cn/Ey9joRH
Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results PDF: https://arxiv.org/pdf/1811.11168.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 作者从 有效感受野(Effective receptive fields)有效采样/bin位置(Effective sampling/bin locations)...
PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 Deformable Convolutional Networks 2 Deformable Convolution PyTorch代码: 1. 3 Deformable RoI Pooling PyTorch代码: 1. 4 Deformable Position-Sensitive (PS) RoI Pooling ...
Deformable Convolutional Networks V2 with Pytorch 1.0 Build An Example Note Known Issues: Build ./make.sh# buildpython test.py# run examples and gradient check An Example deformable conv fromdcn_v2importDCN input = torch.randn(2,64,128,128).cuda()# wrap all things (offset and mask) in DC...