极简笔记 Deformable Convolutional Networks

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本文简要介绍了Deformable Convolutional Networks，该网络通过预测卷积核的偏移量，提高了对物体几何变形的适应性。文章探讨了deformable convolution和deformable ROI pooling，以及它们如何增强模型的灵活性。实验表明，deformable模块在不显著增加参数量和计算量的情况下，提升了模型的性能，尤其适用于处理复杂的视觉任务。

极简笔记 Deformable Convolutional Networks

论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.06211

文章核心是提出deformable convolution和deformable roi pooling两种结构模块，使得卷积能够自由形变，打破了方形卷积的形状约束，增强了卷积对于物体几何形变的适应性。
这里写图片描述

先讲deformable convolution，如上图，就是卷积层多出一个分支预测原始卷积核中各个bin对应的卷积位置的offset。这个offset经常是个小数，所以卷积位置的实际取值在是feature map周围像素点的线性插值。用公式表示就是，对于任意位置 p0 p 0 ，它的卷积结果就是：

y(p0)=∑pn∈Rw(pn)x(p0+pn+△pn) y ( p 0 ) = ∑ p n ∈ R w ( p n ) x ( p 0 + p n + △ p n )

其中 pn p n 属于卷积核内的相对坐标集合 R={ (−1,−1),(−1,0),...,(1,0),(1,1)} R = { ( − 1 , − 1 ) , ( − 1 , 0 ) , . . . , ( 1 , 0 ) , ( 1 , 1 ) } ， △pn △ p n 就是fc层预测的offset。因为要考虑插值，所以函数 x(p) x ( p ) 表示
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### 回答1： 可变形卷积网络（Deformable Convolutional Networks, DCN）是一种卷积神经网络，其允许卷积核的形状在运行时发生变化。这使得网络能够适应不同形状的目标，并在识别对象时获得更高的精度。DCN通过在普通卷积层上加入一个可变形控制层来实现可变形卷积。 ### 回答2： 可变形卷积网络（Deformable Convolutional Networks，DCN）是一种基于卷积神经网络（CNN）的改进技术。它是由微软亚洲研究院提出的一种新型的卷积实现。相比于传统的卷积操作，可变形卷积更加适合于图像中存在的错位、形变等问题。 可变形卷积网络使用了可变形卷积操作代替了普通的卷积操作。其主要思想是在空间结构中引入可变形卷积核，并利用其根据突出区域自适应进行偏移，从而获得更准确的分割结果。具体来说，可变形卷积使用了两个并行的转换网络，它们的输出结果被用来控制卷积核的偏移。一个转换网络用于生成偏移量，而另一个用于生成系数。 对于一个输入图像的像素点而言，传统的卷积操作使用的卷积核是在固定位置上的局部像素数据去学习特征的权重。而可变形卷积则引入了可变形卷积核，并增加了一个偏移量的学习过程。即可变形卷积核首先会根据突出区域自适应调整，形成具有方向性和形变性质的卷积核，再用这个卷积核去识别图像的特征。 总之，相比较于使用固定的卷积核来进行卷积操作，可变形卷积网络可以更加准确地提取图像的特征，消除像素错位的问题，并获得更加可靠和精准的预测结果。近年来，可变形卷积网络已经被广泛应用到目标检测、语义分割等领域，取得了不俗的成效。 ### 回答3： Deformable Convolutional Networks（可变形卷积网络）是一种基于卷积神经网络（CNN）的创新结构，能够自适应感受野来适应不同尺度的特征提取。传统CNN的卷积核是固定的，无法区分不同位置像素的重要性，而DCN则引入了可变形卷积来实现自适应调整卷积核，从而获得更好的特征提取能力。 DCN最大的特点就是在卷积操作中引入了可变形卷积，即使卷积核不断变形，也能够对图像中不同成分进行区分。具体来说，可变形卷积将每个卷积核拆分成两部分，一部分是原始卷积核，一部分则是从特征图中自适应生成的偏移量。通过调整偏移量，可变形卷积核能够自适应调整，以适应不同的图像区域，从而提高了准确率。 相对于传统CNN，DCN在许多领域都有了极大的优势。比如在目标检测中，DCN能够对于不同尺度的物体进行更好的特征提取，因此在各种目标检测任务中都取得了很不错的成果。在语义分割领域，DCN能够真正意义上地较好地适应于不规则的语义区域，能够更加准确地分割出更加复杂的物体。 总之，Deformable Convolutional Network 是一种创新结构，能够通过引入可变形卷积来提高图像特征提取的准确性，并在目标检测和分类、语义分割等领域中取得了良好的表现。未来，这种创新性结构还会不断地被应用于更加丰富多彩的图像识别场景中，带来更加优秀的表现。
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