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信息进而对提取的特征造成影响.为此,本文提出了改造后的可变形卷积,通过增加建模及更强的训练来改善其聚焦图像相关区域的能力.通过在网路中引入更多的可变形卷积,同时,引入调制机制来扩大可变形的范围.为了有效的利用丰富的建模能力,通过一个…

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Deformable卷积(简称dconv),这个不必多说:二是增加调制(modulated)功能,提出Modulat…

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分布在目标范围以内). 为了解决该问题:提出v2, 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 mimicking scheme 结果:性能显著提升,目标检测和分割效果…

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 ConvNets 论文 Deformable Convolutional Networks(arXiv:1703.06211) CNN受限于空间结构,具有较差的旋转不变性,较弱的平移不变性.这篇论文提出了两个可替换原有组件的模块:可变形卷积和RoI pooling.均基于增加空间采样位置,通过网络学习位置偏移的思想. 传统增加空间变换性的方法 数据集增广 通过仿射变换等使数据集具有足够多的变换形式,使得模型能够从数据中学习到鲁棒的表示.但缺点是训练代价大,模型参数复杂. 使…

YOLO(You Only Look Once)是一个流行的目标检测方法,和Faster RCNN等state of the art方法比起来,主打检测速度快.截止到目前为止(2017年2月初),YOLO已经发布了两个版本,在下文中分别称为YOLO V1和YOLO V2.YOLO V2的代码目前作为Darknet的一部分开源在GitHub.在这篇博客中,记录了阅读YOLO两个版本论文中的重点内容,并着重总结V2版本的改进. Update@2018/04: YOLO v3已经发布!可以参考我的博客…

BERT 论文阅读 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 由 @快刀切草莓君 阅读编写. 1 引言 两种为下游任务应用预训练模型表示的现存策略 基于特征 e.g. ELMo:使用包括预训练表示作为额外特征的特定任务架构 精调 e.g. GPT Generative Pre-trained Transformer 引入最少的特定任务参数 这两种策略都使用了单一方向语言模型 限…

Action4D:人群和杂物中的在线动作识别:CVPR209论文阅读 Action4D: Online Action Recognition in the Crowd and Clutter 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/You_Action4D_Online_Action_Recognition_in_the_Crowd_and_Clutter_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 在拥挤杂乱的环…

白翔的CRNN论文阅读 1.  论文题目 Xiang Bai--[PAMI2017]An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 2.  论文思路和方法 1)  问题范围: 单词识别 2)  CNN层:使用标准CNN提取图像特征,利用Map-to-Sequence表示成特征向量: 3)  RNN层:使…

前两天,我和大家谈了如何阅读教材和备战数模比赛应该积累的内容,本文进入到数学建模七日谈第三天:怎样进行论文阅读. 大家也许看过大量的数学模型的书籍,学过很多相关的课程,但是若没有真刀真枪地看过论文,进行过模拟比赛,恐怕还是会捉襟见肘,不能够游刃有余地应对真正比赛中可能会遇到的一些困难.笔者就自己的经验稍稍给大家谈谈,在看了很多数学模型的书籍之后,如何通过论文阅读,将我们的水平上升一个新的台阶,达到一个质的飞跃! 首先,大家要搞清楚教材和论文的区别.教材的主要目的是介绍方法,前人总结出来的最经典的…