更灵活、有个性的卷积——可变形卷积（Deformable Conv） - 知乎
网页更灵活、有个性的卷积——可变形卷积（Deformable Conv）. 作者 CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AI LAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病 …
可变形卷积从概念到实现过程 - CSDN博客
网页2020年2月9日 · 可变形卷积（Deformable Convolution）是一种能够自适应地学习特征采样位置的卷积操作。它通过引入可变形卷积核，使得卷积操作能够适应各种形状和大小的目标区域。
Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results
网页2018年11月27日 · The superior performance of Deformable Convolutional Networks arises from its ability to adapt to the geometric variations of objects. Through an examination of its adaptive behavior, we observe that while the spatial support for its neural features conforms more closely than regular ConvNets to object structure, this support may nevertheless ...
[1703.06211] Deformable Convolutional Networks - arXiv.org
网页2017年3月17日 · Convolutional neural networks (CNNs) are inherently limited to model geometric transformations due to the fixed geometric structures in its building modules. In this work, we introduce two new modules to enhance the transformation modeling capacity of CNNs, namely, deformable convolution and deformable RoI pooling.
miemie2013/Keras-DCNv2 - GitHub
网页经过差不多两年对算法的学习，对深度学习框架的理解，这次我再次挑战实现可变形卷积，终于大获全胜！. 值得一提的是这次的DCNv2并不需要读者编译什么c、c++、cuda、自定义op这些玩意！. 因为这是用tensorflow的纯python接口实现，效率极高，是咩酱的得意之作 ...
deformable convolution（可变形卷积）算法解析及代码分析
网页2018年1月27日 · 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 ...
网页A key challenge in visual recognition is how to accom-modate geometric variations or model geometric transfor-mations in object scale, pose, viewpoint, and part deforma-tion. In general, there are two ways. The first is to build the …
论文阅读笔记 | 目标检测算法——DCN(可变形卷积网络)-阿里云开 …
网页2022年11月12日 · 为了提高卷积神经网络的转换建模能力，作者提出了两个模块：可变形卷积（deformable convolution）和可变形RoI池（deformable RoI pooling）。 这两个模块均基于用额外的偏移来增加模块中的空间采样位置以及从目标任务中学习偏移的思想，而不需要额 …
可变形卷积（Deformable Conv）实战 - 阿里云开发者社区
网页2023年2月9日 · 可变形卷积（Deformable Conv）实战. 简介： 本次教程将对MSRA出品的可变形卷积进行讲解，对DCNv1和DCNv2论文中提出的主要思想进行讲解，并对其代码实现进行讲解。. 最后，使用一个简单的图像分类任务对DCN进行验证。. 本次教程将对MSRA出品的可变形卷积进行讲解 ...
PyTorch implementation of Deformable Convolution - GitHub
网页Deformable Convolutional Networks in PyTorch. This repo is an implementation of Deformable Convolution. Ported from author's MXNet implementation. Build. sh make.sh. CC=g++ python build.py. See test.py for example usage.