論文閱讀筆記四十：Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results（CVPR2018）
論文源址：https://arxiv.org/abs/1811.11168 摘要 可變形卷積的一個亮點是對於不同幾何變化的物體具有適應性。但也存在一些問題，雖然相比傳統的卷積網絡，其神經網絡的空間形狀更接近於目標物體的形狀，但有時會超出ROI區域，從而引入不相關的圖像 ...
原文：論文閱讀：Deformable ConvNets v2
論文地址：http: arxiv.org abs . 作者：pprp 時間： 年 月 日 . 摘要 DCNv 引入了可變形卷積，能更好的適應目標的幾何變換。但是v 可視化結果顯示其感受野對應位置超出了目標范圍，導致特征不受圖像內容影響 理想情況是所有的對應位置分布在目標范圍以內 。 為了解決該問題：提出v , 主要有 擴展可變形卷積，增強建模能力 提出了特征模擬方案指導網絡培訓：feature m ...
2019-05-11 10:15 0 1321 推薦指數：
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