offset讲解

<body>
		<div id="dv">
			
			<div id="dv1"></div>
		</div>
		
		<input type="button" value="显示效果" id="btn" />
	</body>
	<script>
		function mm(id){
			return document.getElementById(id);
		}
		/*
		 * 没有脱离文档流
		 * 	offsetLeft:父级元素(margin+padding+border)+自己的margin
		 */
		
		/*
		 * 脱离文档流
		 * 	offsetLeft:自己的width+自己的margin
		 */
		mm("btn").function(){
			
			console.log(mm("dv1").offsetWidth)
		}
		
		
	</script>
### LDConv 卷积的工作原理 LDConv 是一种线性可变形卷积,在 YOLOv9 中被引入以增强模型的特征提取能力[^2]。传统卷积操作中的感受野固定不变,而 LDConv 则通过动态调整采样位置来增加灵活性。 #### 动态偏移机制 LDConv 的核心在于其能够自适应地改变卷积核的位置。具体来说,对于输入特征图上的每一个像素点 \( (i, j) \),会计算一组偏移量 \( (\Delta x_{ij},\Delta y_{ij})\) ,这些偏移量决定了该位置处实际参与运算的具体坐标: \[ p'_{ij} = p_{ij} + (\Delta x_{ij},\Delta y_{ij}) \] 其中 \(p_{ij}\) 表示原始网格点,\(p'_{ij}\) 代表经过变换后的新的采样点。这种设计允许网络根据不同的上下文环境灵活调整关注区域,从而更好地捕捉物体形状变化较大的情况。 #### 计算效率优化 为了保持较高的运行速度并减少内存占用,LDConv 还采用了轻量化的设计思路。相比于其他复杂的变形卷积方法,它仅需少量额外参数即可完成有效的空间变换,这使得整个过程既高效又易于部署于资源受限设备上。 ```python import torch.nn as nn class LDConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1): super(LDConv, self).__init__() # 定义标准卷积层用于生成偏移向量 self.offset_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=kernel_size * kernel_size * 2, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) # 主要卷积层 self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) def forward(self, x): offset = self.offset_conv(x) output = deform_conv2d(input=x, weight=self.conv.weight, bias=self.conv.bias, offset=offset) return output ``` 此代码片段展示了如何构建一个简单的 LDConv 层。`deform_conv2d()` 函数负责执行带有偏移补偿的实际卷积操作。 ### 应用场景 LDConv 特别适用于那些需要处理复杂几何形变的任务,比如: - **目标检测**:特别是在面对姿态各异的目标时,可以显著提高边界框定位精度。 - **图像分割**:有助于更精确地区分不同类别的对象边缘。 - **姿态估计**:当人体或其他生物体呈现出较大角度扭曲的情况下表现优异。
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