概要 MSRA在目标检测方向Beyond Regular Grid的方向上越走越远，又一篇大作推出，相比前作DCN v 在COCO上直接涨了超过 个点，简直不要太疯狂。文章的主要内容可大致归纳如下： More dconv and Modulated donv：认为前作中卷积变形时容易采样到不好的位置，例如背景等无关信息，这对于检测是有伤害的，这一点从两个方面下手解决，一是堆叠更多的Deformab ...
2018-12-03 17:19 0 1276 推荐指数：
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 ...
论文地址：http://arxiv.org/abs/1811.11168 作者：pprp 时间：2019年5月11日 0. 摘要 DCNv1引入了可变形卷积，能更好的适应目标的几何变换。但是v1可视化结果显示其感受野对应位置超出了目标范围，导致特征不受图像内容影响（理想情况是所有的对应位置 ...
目录 摘要 一、引言 二、相关工作 投影网络 图卷积网络 逐点多层感知器网络 点卷积网络 三、核点卷积 ...
&论文概述 获取地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers ...
概述 之前的DETR使用Transformer成功地实现了目标检测，而Deformable DETR针对DETR的缺点提出了一些改进。DETR主要有以下两个缺点： 相比于其它的目标检测模型，DETR需要更多的epoch才能收敛 DETR很难检测出小物体 对于第一个问题，作者认为 ...
论文地址：https://arxiv.org/abs/1608.08710 主要思想 这篇文章主要讲了对filters的裁剪，裁剪方法是计算L1范数，然后裁剪掉较少的，多少取决于加速比。 实现效果 VGG-16 34%加速 ResNet-110 38%加速 具体 ...
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 ...
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 ...
