论文地址：http: arxiv.org abs . 作者：pprp 时间： 年 月 日 . 摘要 DCNv 引入了可变形卷积，能更好的适应目标的几何变换。但是v 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分布在目标范围以内 。 为了解决该问题：提出v , 主要有 扩展可变形卷积，增强建模能力 提出了特征模拟方案指导网络培训：feature m ...
2019-05-11 10:15 0 1321 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 ...
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 v1在COCO上直接涨了超过5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 ...
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 ...
概述 YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）从v1版本进化到了v2版本，作者在darknet主页先行一步放出源代码，论文在我们等候之下终于在12月25日发布出来。 新的YOLO版本论文全名叫“YOLO9000 ...
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 ...
论文题目：《Improved Baselines with Momentum Contrastive Learning》 论文作者： Xinlei Chen Haoqi Fan Ross Girshick Kaiming He 论文来源：arXiv 论文代码：https ...
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 ...
【引言】最近接手了公司的关于虫子识别的项目，使用MXNet框架开发，但是实际用的是Deformable-ConvNets. Deformable-ConvNets为微软研究研究院提出的可变卷积网络，可用于对图像中大小不一的物体识别，不是单单识别图中的猫和狗（它们都一般大小），而识别图像中不同种 ...
