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 deformable。 那么变形的量是通
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2024-08-08 11:28:06
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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
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2024-08-08 11:28:41
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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
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2024-01-28 14:37:40
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目录背景DCN实例效果DCNv2DCN范式关于api内部操作的细节Reference 背景视觉识别的一个关键挑战是如何适应物体尺度、姿态、视点和零件变形的几何变化或模型几何变换。但对于视觉识别的传统CNN模块，不可避免的都存在固定几何结构的缺陷：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
论文源址：https://arxiv.org/abs/1811.11168摘要 可变形卷积的一个亮点是对于不同几何变化的物体具有适应性。但也存在一些问题，虽然相比传统的卷积网络，其神经网络的空间形状更接近于目标物体的形状，但有时会超出ROI区域，从而引入不相关的图像信息进而对提取的特征造成影响。为此，本
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2024-03-08 19:26:44
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1. 下载ops_dcnv3如下图，首先下载InterImage官方代码，然后在segmentation、detection、classification文件夹下均可以找到ops_dcnv3文件夹，该文件夹下的内容就是实现DCNv3算子的核心代码。modules 如下图所示, modules文件夹中的dcnv3.py文件主要定义了DCNv3模块。 其中DCNv3_pytorch是DCNv3的pyt
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2024-06-06 10:22:52
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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
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2024-02-27 14:23:49
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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
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2024-04-08 10:14:19
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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
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2023-11-24 21:33:42
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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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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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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
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2024-05-29 09:56:47
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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
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2023-12-27 11:15:32
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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
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2023-11-10 09:31:26
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本篇文章参考《Tensorflow实战Google深度学习框架》一书之前接触了简单卷积神经网络，以后我们将利用Tensorflow提供的函数实现几个经典的卷积神经网络。这里我们简单介绍一下AlexNet网络。AlexNet的网络结构如下： 因为AlexNet训练时使用了两块GPU，因此这个结构图中不少组件都被拆成了两部分。现在我们GPU的显存可以放下全部模型数据，因此只考虑一块GPU的情况即可。以
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2023-12-31 21:38:01
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论文提出可变形卷积核(DK)来自适应有效感受域，每次进行卷积操作时都从原卷积中采样出新卷积，是一种新颖的可变形卷积的形式，从实验来看，是之前方法的一种有力的补充。论文: Deformable Kernels: Adapting Effective Receptive Fields for Object Deformation论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.02940
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2024-06-05 11:13:02
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一. Deformable Convolutional Networks(DCN)1. Motivation：传统卷积由于卷积核是方方正正的，因此其实是融合了上一层3 3区域的信息，而再堆叠到下一层也是一个道理，因此最终实现的感受野如下图a所示： 这样对于分类任务没啥事，疯狂怼卷积/空洞/池化层就成，感受野保够，加上残差的话怼个50层过拟合也不会太过严重。但对目标检测，语义分割和实例分割影响很大
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
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2024-01-21 09:40:53
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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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