Konvolutionella neurala nätverk (CNN) är i sig begränsade till modeller geometriska omvandlingar på grund av de fasta geometriska strukturer i sina byggmoduler. I detta arbete introducerar vi två nya moduler för att förbättra CNN:s omvandlingsmodelleringsförmåga, nämligen deformerbar konvolution och deformerbar RoI-poolning. Båda bygger på idén att utöka de rumsliga provtagningsplatserna i modulerna med ytterligare kompensationer och lära sig kompensationer från måluppgifterna, utan ytterligare övervakning. De nya modulerna kan enkelt ersätta sina vanliga motsvarigheter i befintliga CNN och kan enkelt tränas end-to-end med standardback-propagation, vilket ger upphov till deformerbara konvolutionsnätverk. Omfattande experiment bekräftar resultatet av vårt tillvägagångssätt. För första gången visar vi att lära sig tät rumslig omvandling i djupa CNNs är effektivt för sofistikerade vision uppgifter som objektdetektering och semantisk segmentering. Koden släpps på https://github.com
Ett annat arbete i Ref föreslår vidare en deformerbar konvolution som ökar provtagningsplatserna i regelbunden konvolution med ytterligare kompensationer.
Deformable Convolutional Networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}