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。 1. DCN v1 1.1 可变形卷积核 DCN v1的核心思想在于它认为卷积核不应该是一个简简单单的矩形,而且在不同的阶段...
通过这样的可变形卷积层我们就完成了可变形卷积啦 下面放上论文中的可变形卷积的网络结构: 其中上方的卷积用于输出偏移量,该输出的长宽和输入特征图的长宽一致,维度则是输入的2倍(因为同时输出了x方向和y方向的偏移量,要用2个维度分开存储)。 3.3 可变形的ROI Pooling ROI Pooling 的改进和卷积核的改进方式基本相...
为了解决这个问题,DCNv2引入了可变形RoI池化。在可变形RoI池化中,每个RoI都增加了一个可学习的偏移量,这使得RoI能够在特征图上自适应地变化。通过这种方式,DCNv2能够更好地适应物体的尺度变化,提高了目标检测等任务的性能。 总的来说,DCNv2通过引入调制可变形卷积和可变形RoI池化,解决了传统CNN在处理图像时存在的一...
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。
可变形卷积概念出自2017年论文:Deformable Convolutional Networks 顾名思义,可变形卷积的是相对于标准卷积的概念而来。 (a) 一个经典的 卷积,每一个卷积输入的都是绿色的部分。 (b) Deformable Convolution,虽然也是做这九个点的卷积,但是这个卷积具体采在这个像素的位置是可以变化的,所以叫做 deforma...
(1)More Deformable Conv Layers(使用更多的可变形卷积)。 (2)Modulated Deformable Modules(在DCNv1基础(添加offset)上添加每个采样点的权重) (3)R-CNN Feature Mimicking(模拟R-CNN的feature)。 使用更多的可变形卷积 在DCN v1中只在conv 5中使用了三个可变形卷积,在DCN v2中把conv3到conv5都换成了可变形...
论文地址:Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results 工程地址:github链接 1. 介绍 可变形卷积能够很好地学习到发生形变的物体,但是论文观察到当尽管比普通卷积网络能够更适应物体形变,可变形卷积网络却可能扩展到感兴趣区域之外从而使得不相关的区域影响网络的性能,由此论文提出v2版本的可变形卷积神经网络...
可变形卷积的流程包括预测卷积核偏移，采用双线性插值采样，最终进行卷积计算。此外，DCNv1还引入了可变形ROI池化，通过学习偏移来增强池化操作的灵活性。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...
comment:: (可变形卷积v2)增加了可变形卷积的数量、调制因子和额外的用来特征模仿的网络。 deformable convolution可变形卷积(4uiiurz1-pytorch版)源码分析 - 知乎 (zhihu.com) Deformable Convolution可变形卷积pytorch版代码逐行解读(非常详细) - 知乎 (zhihu.com) ...
DCN v2通过增加可变形卷积层，提高了对几何形变的建模能力。同时，通过添加权重系数，可以区分感兴趣区域和无关区域，从而保证有效信息的准确提取。此外，模拟R-CNN的feature可以解决无关上下文的问题，提高算法的可靠性。通过实验结果，我们可以看到DCN v2在提取物体完整有效区域方面表现出色，进一步提高了算法...