转自知乎 这货就是基于 SE-Net [5]中的 Squeeze-and-Excitation module 来进行进一步拓展 具体来说,文中把 channel-wise attention 看成是教网络 Look 'what’:而spatial attention 看成是教网络 Look 'where',所以它比 SE Module 的主要优势就多了后者 ------------------------------------ 我们先看看 SE-module: SE-module 流程: 将输

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

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

https://www.leiphone.com/news/201709/AzBc9Sg44fs57hyY.html 推荐另一篇很好的总结:变形卷积核.可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作. 这篇总结很专业,并且很好的回答了评论中的疑问: Depthwise Separable Convolution 就是卷积加 group 吧? 这篇文章里是这么说的: 要注意的是,Group conv 是一种 channel 分组的方式,Depthwise +Pointwise 是卷积的方式,只是 S

CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 一.卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在AlexN

论文提出PConv为对特征金字塔进行3D卷积,配合特定的iBN进行正则化,能够有效地融合尺度间的内在关系,另外,论文提出SEPC,使用可变形卷积来适应实际特征间对应的不规律性,保持尺度均衡.PConv和SEPC对SOTA的检测算法有显著地提升 ,并且没有带来过多的额外计算量   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Scale-Equalizing Pyramid Convolution for Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2005

摘要:在标准的卷积神经网络(CNNs)中,每一层的人工神经元的感受野被设计成具有相同的大小.众所周知,视觉皮层神经元的感受野大小受刺激的调节,但在构建cnn时却很少考虑到这一点.我们在神经网络中提出了一种动态选择机制,允许每个神经元根据输入信息的多个尺度自适应地调整其感受野大小.设计了一种被称为选择核单元(Selective Kernel, SK)的构件,该构件利用分支中信息引导的softmax注意力来融合不同核大小的多个分支.对这些分支的不同关注产生不同大小的融合层神经元的有效感受野.多个SK

论文原址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 github:code will be available 摘要 区域anchor是现阶段目标检测方法的重要基石.大多数好的目标检测算法都依赖于anchors机制,通过预定义好的尺寸及大小在空间位置上进行均匀的采样.本文提出了一个可替换的解决方案-Guided Anchoring,该方法利用语义特征对anchor进行引导.该方法预测感兴趣目标物的中心的同时预测不同位置处的长宽尺寸及比例大小.在得到anchor的形状之后,

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

论文地址:Guided Anchoring 不得不佩服自媒体,直接找到了论文作者之一写了篇解析文章,这里给出链接,本文将引用一部分原作者的解析,减少我的打字量,也方便结合比照理解. 一.问题和思路 1.面临问题 常见的生成 anchor 的方式是滑窗(sliding window),也就是首先定义 k 个特定尺度(scale)和长宽比(aspect ratio)的 anchor,然后在全图上以一定的步长滑动.anchor 的尺度和长宽比需要预先定义,这是一个对性能影响比较大的超参,而且对于不同数

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

接上一篇:AI:IPPR的数学表示-CNN基础结构进化(Alex.ZF.Inception.Res.InceptionRes). 抄自于各个博客,有大量修改,如有疑问,请移步各个原文.....  前言:AutoML-NasNet VGG结构和INception结构.ResNet基元结构的出现,验证了通过反复堆叠小型inception结构可以构建大型CNN网络,而构建过程可以通过特定的规则自动完成.自动完成大型网络的稀疏性构建出现了一定的人为指导,如Mobile.xception.Shuffle.

NO1.目标检测 (分类+定位) 目标检测(Object Detection)是图像分类的延伸,除了分类任务,还要给定多个检测目标的坐标位置.      NO2.目标检测的发展 R-CNN是最早基于CNN的目标检测方法,然后基于这条路线依次演进出了SPPnet,Fast R-CNN和Faster R-CNN,然后到2017年的Mask R-CNN.     R-CNN即区域卷积神经网络,其提出为目标检测领域提供了两个新的思路:首先提出将候选子图片输入CNN模型用于目标检测和分割的方法,其次提出了

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

在一堆介绍卷积的帖子中,这篇特别之处在于很萌的示例配色,令人眼前一亮,当然直观也是很直观滴,保证了能在昏昏欲睡见周公子前看完. https://towardsdatascience.com/types-of-convolution-kernels-simplified-f040cb307c37 直观介绍各种迷人的CNN层 一个简短的介绍 卷积使用“kernel”从输入图像中提取某些“特征”.kernel是一个矩阵,可在图像上滑动并与输入相乘,从而以某种我们期望的方式增强输出.看下面的GIF. 上

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

CVPR2019目标检测方法进展综述 置顶 2019年03月20日 14:14:04 SIGAI_csdn 阅读数 5869更多 分类专栏: 机器学习 人工智能 AI SIGAI   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/SIGAI_CSDN/article/details/88687747 SIGAI特约作者 陈泰红研究方向:机器学习.图像处理 目标检测是很多计算机视觉应用的基

背景 为了解决高密度的计数问题.(PS:就是attention机制的应用) 网络 整体网络结构图 attention部分的网络AMG 密度图预测网络 DConv代表可变形卷积,下图是常规卷积(左)与可变形卷积(右)对比

论文提出Cascade RPN算法来提升RPN模块的性能,该算法重点解决了RPN在迭代时anchor和feature不对齐的问题,论文创新点足,效果也很惊艳,相对于原始的RPN提升13.4%AR 论文:Cascade RPN: Delving into High-Quality Region Proposal Network with Adaptive Convolution 论文地址:https://arxiv.org/abs/1909.06720 代码地址:https://github.co

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2005.09973.pdf code:https://github.com/Anymake/DRN_CVPR2020 文章概要: 本文是中科院自动化所.腾讯优图.快手科技联合发表的工作,收录于CVPR2020.本文针对定向和密集场景中的目标检测任务提出了动态优化网络,可以说是目标检测在特定场景下的应用与优化.本文主要创新点在于: 1.提出了一种新颖的可自适应调整目标感受野的特征选择模块FSM. 2.提出了两种动态优化的检测头(DRH-C/R