Deformable Convolutional Networks-v1-v2(可变形卷积网络)

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深度学习方法（十三）：卷积神经网络结构变化——可变形卷积网络deformable convolutional networks

上一篇我们介绍了:深度学习方法(十二):卷积神经网络结构变化--Spatial Transformer Networks,STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换,目的是增加CNN的旋转.平移.缩放.剪裁性.为什么要做这个很奇怪的结构呢?原因还是因为CNN不够鲁棒,比如把一张图片颠倒一下,可能就不认识了(这里mark一下,提高CNN的泛化能力,值得继续花很大力气,STN是一个思路,读者以及我自己应该多想想,还有什么方法?). 今天介绍的这一篇可变形卷积网络deformable co…

Deformable Convolutional Networks-v1-v2(可变形卷积网络)

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是可以通过学习得到的.作者提出了两种新的op:deformable convolution和deformable roi pooling,主要是通过给传统卷积采样点加offsets的方式来获得新的采样点.来自:https://arxiv.org…

论文阅读笔记三十八：Deformable Convolutional Networks（ECCV2017）

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.本文主要介绍了两种增强CNN模型变换的模型,称为可变形卷积及可变形RoI pooling.二者都基于一种思路,通过额外增加模型的偏移及根据目标任务对此偏移量进行学习来增强空间采样位置.新模型可以取代CNN中的原有模型,可以通过反向传播算法进…

Deformable Convolutional Networks

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,但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出,所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling到原始的图像尺寸进行预测,之前的pooling操作使得每个pixel预测都能看到较大感受野信息.因此图像分割FCN中有两个关键,一个是pooling减小图像尺寸增大感受野,另一个是upsampling扩大图像尺…

目标检测论文阅读：Deformable Convolutional Networks

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,当然也不敢说完全了解了这种特殊的卷积……仅仅做一点自己的阅读心得与体会吧.这是一篇很有意义的工作,但是和深度学习很多论文一样,在读完之后内心也不免有着种种疑云. Deformable Convoluti…

图像处理论文详解 | Deformable Convolutional Networks | CVPR | 2017

文章转自同一作者的微信公众号:[机器学习炼丹术] 论文名称:"Deformable Convolutional Networks" 论文链接:https://arxiv.org/abs/1703.06211 0 前言首先理解: deformable Convolution可变卷积针对的对象是卷积本身,因此膨胀卷积,3D卷积都可以用可变卷积的形式本篇文章讲解理论和论文,我还没有用上这个可变卷积测试效果,因为PyTorch好像还没有封装这个卷积方式,有点麻烦.所以我计划下一篇文章结合g…

pytorch实现 | Deformable Convolutional Networks | CVPR | 2017

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.com/oeway/pytorch-deform-conv 但是我研究了挺久的,发现这个人的代码中存在一些问题,导致可变卷积并没有实现.之所以发现这个问题是在我可视化可变卷积的检测点的时候,发现一些端倪,然后经过修改之后,可以正常可视化,并且精度有所提升. 1 代码逻辑 # 为了可视化 class Con…

论文讨论&&思考《Deformable Convolutional Networks》

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,所以只想说说关于这方面的问题. 直接看这篇paper的话可能会觉得ji feng的这篇工作非常棒,但实际上…

Large Kernel Matters —— Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network（GCN全局卷积网络）

作者认为语义分割的两个挑战是分类和定位,而这两个挑战又是比较对立的.对于分类问题,模型需要有变形和旋转不变形,而对于定位问题,模型有需要对变形敏感. 提出的GCN遵循两个主要原则: 1.对定位问题,模型需要全卷积来获得定位信息,不能有全连接或是全局池化层. 2.对分类问题,需要有大的卷积核来连接特征图和每个像素的分类器此外还添加了边界精细块(boundary refinement block)来代替传统的CRF后处理全局卷积时没有用非线性激活函数,只有卷积层 1*k+k*1的效果比 k*k…

How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks

翻译: How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks 什么是图卷积网络图卷积网络是一个在图上进行操作的神经网络.给定一个图\(G=(E,V)\) ,一个GCN的输入包括: 一个输入特征矩阵X,其维度是\(N\times F^0\) ,其中N是节点的数目,\(F^0\)是每个节点输入特征的数目一个\(N \times N\)的对于图结构的表示的矩阵,例如G的邻接矩阵A GCN的一个隐藏层可以写成\(H^i…