Deformable ConvNets论文笔记
来源:互联网 发布:mac 充电iphone 好快 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 03:01
2.1 Deformable Convolution
2D的卷积包括两个步骤:1)用一个规则的网格
对于在输出特征图
在可变形卷积中,用偏移
现在,采样就在不规则有偏移的位置
正如在图2中描述的一样,偏移是通过在同一个输入特征图上再应用一个卷积层来获得的。卷积核的空间分辨率和扩张量和目前的卷积层一样(比如,在图2中也是
2.2 Deformable RoI pooling
在所有基于region proposal候选区域的物体检测方法中都有用到RoI pooling。它把一个输入的任意大小的矩形区域转化为一个固定大小的特征。
RoI pooling 给定一个输入特征图
类似于等式(2),在可变形RoI pooling中,偏移
Fig3画出了如何获取偏移。首先,RoI pooling(等式5)产生pooled的特征图。从这些图中,一个fc层产生归一化后的偏移
Position-Sensitive(PS) RoI Pooling 这是全卷积的,并且和RoI Pooling不同。 通过一个卷积层,所有的输入特征图都首先被转化,对每个物体类别有
在deformable PS RoI pooling中,只在等式(6)中更改了一处,就是将
2.3 Deformable ConvNets
deformable convolution和RoI pooling模块与它们的平凡版本有相同的输入和输出,因此,就能方便地替换现有CNN中对应的普通模块。在实际训练中,这些添加的用于学习偏移的conv和fc层都以零权重初始化。学习率设为现有层的学习率的
要把deformable ConvNets和目前为止最好的CNN架构结合起来,我们注意到这些架构都是由两个阶段组成:第一,一个深度的全卷积网络在整张输入图上产生特征图;第二,一个范围窄的针对特定任务的网络由特征图来生成结果。我们在以下内容中对这两点进行详细说明。
Deformable Convolution for Feature Extraction
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