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...

最新推荐文章于 2025-01-14 01:00:00 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/yihaha/p/7265283.html
本文介绍了可变形卷积网络Deformable ConvNets，该网络通过学习offset来改变卷积核的位置，增强了CNN对变换的建模能力。内容包括可变形卷积和可变形ROI池化的原理，以及它们如何提升模型的聚焦和定位能力。

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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 convolutional networks，也算是在STN之后的一个新的变换——STN是说CNN Kernel放死了（比如3*3大小），但是可以通过图片变换让CNN效果更好；而deformable是说既然图片可能各种情况，那我索性CNN的Kernel本身是不规整的，比如可以有dilation，也可以旋转的，或者看起来完全没有规则的。如下图，（a）是常规的一个3*3卷积窗口，（b）蓝色点就是原来的卷积窗口加上了一个offset的情况，（c）表示可以对进行窗口进行scale和aspect ratio的变换，（d）表示旋转；

这里写图片描述

论文引入了两种新的模块来提高卷积神经网络 (CNN) 对变换的建模能力：可变形卷积 (deformable convolution) 和可变形兴趣区域池化 (deformable ROI pooling)，下面逐一介绍。

（1）可变形卷积 Deformable Convolution

这里写图片描述
图1 可变性卷积示意图

先看传统卷积的一个定义：

R代表一个receptive field的grid: R={ (

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文章提出了一种通过在模块中增加额外偏移量的空间采样位置和从目标任务中学习到偏移量且不需要额外的监督的方法来增强CNN的变换建模能力。基于这种思想提出了两个新模块：可变形卷积和可变形RoI池化。新模块可以很容易地取代现有CNN中的普通模块，并且可以通过标准反向传播轻松地进行端到端训练。 Deformable Convolutional Networks参考目录可变形卷积可变形ROI池化 参考目录 可变形卷积原文：Deformable Convolutional Networks 学习DCN时我看了很多别人的.
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1、什么是可变形卷积？ 可变形卷积是指卷积核在每一个元素上额外增加了一个参数方向参数，这样卷积核就能在训练过程中扩展到很大的范围。 注意：这里有一个非常非常非常容易混淆的点，所谓的deformable，到底deformable在哪？很多人可能以为deformable conv学习的是可变形的kernel，其实不是不是不是！本文并不是对kernel学习offset而是对feature的每个位置学习一个offset。 （a）是传统的标准卷积核，尺寸为3x3（图中绿色的点）； （b）就是我们今天要谈论的可变形卷
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