Konvolutionella nätverk är inte medvetna om ett objekts geometriska variationer, vilket leder till ineffektivt utnyttjande av modell- och datakapacitet. För att lösa detta problem försöker nyligen gjorda arbeten med deformationsmodellering att rumsligt omkonfigurera data mot ett gemensamt arrangemang så att semantiskt igenkännande lider mindre av deformation. Detta görs vanligtvis genom att förstärka statiska operatörer med inlärda friformsprovtagningsgaller i bildutrymmet, dynamiskt anpassade till data och uppgift att anpassa det mottagliga fältet. Men att anpassa det mottagliga fältet når inte riktigt det verkliga målet - det som verkligen betyder något för nätverket är det effektiva mottagliga fältet (ERF), som återspeglar hur mycket varje pixel bidrar med. Det är därför naturligt att utforma andra metoder för att anpassa Europeiska flyktingfonden direkt under drifttiden. I detta arbete, vi omedelbart en möjlig lösning som Deformable Kernels (DKs), en familj av nya och generiska convolutional operatörer för att hantera objekt deformationer genom att direkt anpassa ERF samtidigt lämnar mottagligt fält orörd. Kärnan i vår metod är förmågan att omprova det ursprungliga kärnutrymmet för att återställa deformationen av objekt. Detta tillvägagångssätt är motiverat med teoretiska insikter om att Europeiska flyktingfonden strikt bestäms av dataprovtagningsplatser och kärnvärden. Vi implementerar DKs som generiska drop-in-ersättningar för stela kärnor och genomför en rad empiriska studier vars resultat överensstämmer med våra teorier. Genom flera uppgifter och standardbasmodeller jämförs vårt tillvägagångssätt på ett gynnsamt sätt med tidigare arbeten som anpassar sig under körtiden. Dessutom tyder ytterligare experiment på att en arbetsmekanism är ortogonal och kompletterar tidigare arbeten.
I den rumsliga domänen, för att hantera objektdeformationer, återfinner deformerbara kernelerna REF direkt det ursprungliga kärnutrymmet för att anpassa det effektiva mottagliga fältet (ERF) medan det mottagliga fältet lämnas orört.
Deformable Kernels: Adapting Effective Receptive Fields for Object Deformation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}