这篇论文真是让我又爱又恨，可以说是我看过的最认真也是最多次的几篇paper之一了，首先deformable conv的思想我觉得非常好，通过end to end的思想来做这件事也是极其的make sense的，但是一直觉得哪里有问题，之前说不上来，最近想通了几点，先初步说几句，等把他们的代码跑通并且实验好自己的几个想法后可以再来聊一聊。首先我是做semantic segmentation的，所以 ...
2017-05-20 00:13 0 9854 推荐指数：
https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80538255 这篇论文其实读起来还是比较难懂的，主要是细节部分很需要推敲，尤其是deformable的卷积如何实现的一步上，在写这篇博客之前，我也查阅了很多其他人的分享或者去github找代码 ...
1 空洞卷积 1.1 理解空洞卷积 在图像分割领域，图像输入到CNN（典型的网络比如FCN）中，FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling，降低图像尺寸的同时增大感受野，但是由于图像分 ...
论文源址：https://arxiv.org/abs/1703.06211 开源项目：https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets 摘要 卷积神经网络由于其构建时固定的网络结构，因此只能处理模型的几何变换问题。本文主要介绍 ...
文章转载自微信公众号：【机器学习炼丹术】，请支持原创。 这一篇文章，来讲解一下可变卷积的代码实现逻辑和可视化效果。全部基于python，没有C++。大部分代码来自：https://github.co ...
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 ...
这是个06年的老文章了，但是很多地方还是值得看一看的. 一、概要 主要讲了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass，关键是卷积层和polling层 ...
首先，容我吐槽一下这篇论文的行文结构、图文匹配程度、真把我搞得晕头转向，好些点全靠我猜测推理作者想干嘛，😈 背景 我们知道传统的CNN针对的是image，是欧氏空间square grid，那么使用同样square grid的卷积核就能对输入的图片进行特征的提取。在上一篇论文中，使用的理论 ...
2014 ECCV 纽约大学 Matthew D. Zeiler, Rob Fergus 简单介绍（What） 提出了一种可视化的技巧，能够看到CNN中间层的特征功能和分类操作。 通过对 ...
