Deformable conv赋予了CNN位置变换的能力,与普通卷积的对比如下.可以看到,在每个特征点上,会产生一个偏移,变成 不规则的卷积(感觉本质上,就是让CNN自己去学习感受野). 思想来源于STN(Spatial Transform Network),但它们有着巨大的差别: STN得到的是全局(global)的变换,也就是说所得的的变换(旋转.缩放等)都是对整幅图片有效的,因而一幅图片只有一个变换.但许多图片是复杂的, 有多个目标,不同目标的变换方式不同,一个变换包打天下不成.因而出现了…

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…

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…

详见:http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/net_surgery.ipynb 假设使用标准的caffe参考ImageNet模型“CaffeNet”,将其转换为一个完全的卷积网络,以实现对大输入的高效.密集的推断.该模型生成一个分类图,它涵盖给定的输入大小,而不是单个分类.例如输入为451*451图片时,使用8*8全卷积分类,(也就是每8*8输出一个),得到了64倍个数的输出结果.时间仅仅用了3倍.通…

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…

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…

Two-Stream Adaptive Graph Convolutional Network for Skeleton-Based Action Recognition 摘要 基于骨架的动作识别因为其以时空结合图(spatiotemporal graph)的形式模拟了人体骨骼而取得了显著的效果. 在现有的基于图的方法中,图的拓扑结构是手动设置的,而且在所有层以及输入样本中是固定不变的.这样的方法在用在有层级CNN和不同输入样本的动作识别中不是最佳的. 而且骨架中的具有更多细节和判别式信息二级结…

创新点: 1.在GCN(global convolutional network)基础上,把他的backbone替换成更多层的,使其适应中分辨率影像,resnet50,101,152 2.利用 channel attention 来挑选出最具有识别力的特征 3.迁移学习来解决数据稀缺的问题,用了不同分辨率训练好的数据 目标数据集: landsat-8 和 ISPRS Vaihingen Challenge Dataset 语义分割现代技术: 1.global context(全局上下文信息):如…

(Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution, ECCV2014) 摘要:我们提出了一种单图像超分辨率的深度学习方法(SR).我们的方法直接学习在低/高分辨率图像之间的端到端映射.这个映射表现为通过一个深度的卷积神经网络CNN,把低分辨率的图像作为输入,输出高分辨率图像.我们进一步证明了基于传统的稀疏编码超分辨的方法也可以看作是一个深卷积网络.但不像传统的方法一样分离的处理每一个组成,我们的方法联合优化了所有层…