【论文讨论&&思考《Deformable Convolutional Networks》】的更多相关文章

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…

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…

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…

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

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…

VGGNet论文翻译-Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan[‡] & Andrew Zisserman[§] Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford {karen,az}@robots.ox.ac.uk 用于大规模图像识别的深度卷积网络 Karen Simonyan[‡] &am…

[论文理解] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 简介 这是我看的第一篇模型压缩方面的论文,应该也算比较出名的一篇吧,因为很早就对模型压缩比较感兴趣,所以抽了个时间看了一篇,代码也自己实现了一下,觉得还是挺容易的.这篇文章就模型压缩问题提出了一种剪枝针对BN层的剪枝方法,作者通过利用BN层的权重来评估输入channel的score,通过对score进行threshold过滤到score低的channel,在连接的…

论文学习：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

发表于2015年这篇<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation>在图像语义分割领域举足轻重. 1 CNN 与 FCN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量.以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务,因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述(概率),比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的…

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…

[论文阅读]VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION(VGGNet)

VGGNet由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)提出,是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名.本文的主要贡献点就是使用小的卷积核(3x3)来增加网络的深度,并且可以有效提高网络的性能,而且在其他数据集上也有很好的泛化能力. 总结本文,能为网络带来比较好的方法有: 1) 加深网络的深度(网络太深,可能造成过拟合,需要小心): 2) 将较大的卷积核替换为小的卷积核,比如3x3,效果会变好,参数也会降低: 3) 使用1x1卷积,可以为网络增加非线性,某…