作者：Sik-Ho Tsang编译：ronghuaiyang 导读 使用可变形卷积，可以提升Faster R-CNN和R-FCN在物体检测和分割上的性能。只要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升，非常好的文章，值的一看。(a) Conventional Convolution, (b) Deformable Convolution, (c) Special Case of Deformabl
可变形卷积Deformable convolution过程学习记录 首先，特征图要经过两条路径，一条学习offset，一条根据offset实现可变形卷积。 我们可以从可变形卷积的最终结果倒退整个过程。 根据论文内容，以3x3卷积为例，标准的3x3卷积核就是3x3的正方形感受野，而可变形卷积，卷积核的采样位置是“变形的”，是不固定位置的。从标准卷积到可变形卷积很明显需要一个偏移来引导卷积核采
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2023-10-21 00:30:12
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1、定义可变形卷积是指卷积核在每一个元素上额外增加了一个方向参数，这样卷积核就能在训练过程中扩展到很大的范围，卷积核可以变成任意方向。 图(a)是普通卷积 图(b)、©、(d)是可变形卷积，©(d)是(b)的特例2、为什么要使用可变形卷积？卷积核的目的是为了提取输入的特征。我们传统的卷积核通常是固定尺寸、固定大小的，这种卷积核存在的最大问题就是，对于未知的变化适应性差，泛化能力不强。 卷积单元对输
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2023-10-16 00:10:08
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1.可形变卷积使用可变形卷积，可以提升Faster R-CNN和R-FCN在物体检测和分割上的性能。只要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升。(a) Conventional Convolution, (b) Deformable Convolution, (c) Special Case of Deformable Convolution with Scaling, (d) Special C
如何评价 MSRA 视觉组最新提出的 Deformable ConvNets V2？《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
1 背景传统的CNN存在固定几何形状的缺陷: 卷积单元在固定位置对输入特征图进行采样。池化层以固定比率降低空间分辨率；一个ROI（感兴趣区域）池化层将一个ROI分割成固定的空间单元；缺乏处理几何变换的内部机制等。上述缺陷会引起下列问题：同一CNN层中所有激活单元的感受野大小是相同的，这对于在空间位置上编码语义的高级CNN层是不需要的对于具有精细定位的视觉识别的实际问题，不同的位置对象可能具有不同尺
1、什么是可变形卷积？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。注意：这里有一个非常非常非常容易混淆的点，所谓的deformable，到底deformable在哪？很多人可能以为deformable conv学习的是可变形的kernel，其实不是不是不是！本文并不是对kernel学习offset而是对feature的每个位置学习一个o
目录1.DCNv12.DCNv2 1.DCNv1可变形卷积顾名思义就是卷积的位置是可变形的，并非在传统的N × N的网格上做卷积，这样的好处就是更准确地提取到我们想要的特征（传统的卷积仅仅只能提取到矩形框的特征） 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 在不同的阶段，不同的特征图，甚至不同的像素点上都可能有其最优的卷积核结构。 因此DCN v1提出在方形卷积核上的每个点
目录基本原理代码解读Offsets转换双线性插值参考基本原理本文主要从代码的角度解析下deformable convolution的原理，因为在看代码的时候各种transpose、stack、tile、reshape操作，看了一会维度就搞晕了，因此将过程注释一下方便理解，本文以keras实现GitHub - kastnerkyle/deform-conv: Deformable Convoluti
可形变卷积使用可变形卷积，可以提升Faster R-CNN和R-FCN在物体检测和分割上的性能。只要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升。(a) Conventional Convolution, (b) Deformable Convolution, (c) Special Case of Deformable Convolution with Scaling, (d) Special Cas
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(DCNv2)，通过更有
一、简介如何有效地对几何图形的变化进行建模一直是一个挑战，大体上有两种处理方法：（1）构建一个包含各种变化的数据集，其本质是数据扩增（2）使用具有形变不变性的特征和算法（如SIFT）。这两种方法都有很大的局限性：几何形变被假设是固定和已知的，这是一种先验信息，用这些已知的形变去处理未知的形变是不合理的；手工设计的特征或算法无法应对过度复杂的形变，即使该形变是已知的。近年来，CNNs在计算机视觉领域
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2023-10-10 11:37:24
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在两年前的这篇文章Deformable Convolution（可变形卷积）代码解析（有错误，修改中）中，当时对可变形卷积进行了代码解读，后来被网友指出其中的解释是错的，里面引用的keras版本的代码实现也是错的，后来查看了一些其他人的文章，其中正确和错误的解释都掺杂在一起，不少人和我之前的错误理解是一样的，一直不敢确定所以文章一直没有修正，现在应该是搞懂了，在这里对当时的错误解析进行纠正。这里讲
本文首先简单介绍CNN的结构，并不作详细介绍，本文只要讲解CNN的反向传播，CNN的反向传播，其实并不是大多所说的和全连接的BP类似，CNN的全连接部分的BP是与它相同，但是CNN中卷积--池化、池化--卷积部分的BP是不一样的，仔细推导，还是有很多细节地方需要思考的，比如1、在前向传播的过程中，卷积层的输入，是通过卷积核与前一层的输出特征图卷积得来的，那么在反向传播的过程中该怎么处理？这个就与全
Deformable ConvNets v1：
论文地址：https://github.com/chengdazhi/Deformable-Convolution-V2-PyTorch
工程地址：https://github.com/felixlaumon/deform-conv论文地址： Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Result
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2023-07-31 12:07:07
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可变性卷积前言为什么要用DConv普通卷积和与可变形卷积计算过程普通卷积计算过程Pytorch官方API可变形卷积计算过程参考资源 前言可变形卷积即DCN（缩写取自Deformable ConvNets）提出于ICCV 2017的paper:Deformable Convolutional Networks 论文paper地址：https://openaccess.thecvf.com/cont
Deformable Convolutional Networks 文章目录Deformable Convolutional Networks1. 什么是可变形卷积?2. 可形变卷积解决了什么问题？3. 可变形卷积的具体实现细节3.1 双线性插值3.2 可变形卷积 Deformable Convolution3.3 可变形的ROI Pooling 1. 什么是可变形卷积?Deformable Co
V1：卷积神经网络（CNNs）由于卷积核固定的几何结构（常见的 1x1、3x3 和 5x5 等），导致其不能够很好地建模存在几何形变（geometric transformations）的物体。本文提出了两个可以用于提高 CNNs 建模几何形变能力的模块——deformable convolution 和 deformable RoI pooling ，两种模块都是通过在目标任务中学习偏移量（of
看了很多反卷积和转置卷积的文章，似乎还是一头雾水，记录下自己理解的过程～有人一句话总结：逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。反卷积（转置卷积）通常用来两个方面：1. CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间，来观察feature map对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；2. FCN全卷
卷积神经网络CNN反向传播过程卷积层与池化层是卷积神经网络的独特结构，它们同时也是CNN求导的难点。一来卷积的输入特征分为不同通道，针对每个通道求导使得求导过程变得困难。第二池化层不是传统的函数，如何求导令人十分费解。However，办法总比困难多儿。啦啦啦，现在我们就来总结一下卷积神经网络独特结构的梯度传播方式吧。池化层的梯度一开始我认为池化不是一般的函数形式，它真的可导吗？这时候我在心里默念三
