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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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
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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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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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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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
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2023-11-24 21:33:42
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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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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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# PyTorch中的可变形卷积：一种新型的卷积操作
在深度学习的领域，卷积神经网络（CNN）已经成为计算机视觉任务的基础结构。而在传统卷积操作中，卷积核的形状和大小是固定的，限制了其在处理复杂形状和边缘时的灵活性。为了解决这个问题，研究者们提出了可变形卷积（Deformable Convolution），它能够通过学习形状自适应地调整卷积核，实现更高的灵活性。
## 什么是可变形卷积？
可
# 如何在 PyTorch 中实现可变形卷积
可变形卷积（Deformable Convolution）是一种增强卷积神经网络空间感知能力的技术。它通过引入可学习的偏移来适应输入图像的几何形状，从而提高模型的表现。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现可变形卷积。我们将逐步完成这个过程，以便让刚入行的小白能够跟随实现。
## 开发流程
以下是实现可变形卷积的基本步骤：
| 步骤 |
# 可变形卷积在PyTorch中的实现方法
在这篇文章中，我们将学习如何在PyTorch中实现可变形卷积（Deformable Convolution）。可变形卷积是一种能够增强卷积神经网络的特征提取能力的技术，尤其在处理复杂形状的视觉场景时表现得尤为出色。下面是实现可变形卷积的整体流程。
## 流程步骤
我们可以将实现可变形卷积分为多个步骤，如下表所示：
| 步骤
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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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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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/felixlaum
转置卷积（Transpose Convolution）转置卷积提出背景通常情况下，对图像进行卷积运算时，经过多层的卷积运算后，输出图像的尺寸会变得很小，即图像被约减。而对于某些特定的任务（比如：图像分割、GAN），我们需要将图像恢复到原来的尺寸再进行进一步的计算。这个恢复图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率映射的操作，叫做上采样（Upsample），如下图所示。上采样有多种方式，常见的包括：最近
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2023-12-16 20:05:28
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