论文阅读: DCN

Introduction

传统的CNN中，convolution 和 pooling 的操作已被定死。只能在方正死板的区域内按部就班地映射操作：

这种设计显然对于现实场景中遇到ratio(比例)和rotation(旋转角度)多变的的非刚体object，是不够general的。那么怎么办呢？

传统的回避途径有以下两个：

• 根据先验 加数据：根据先验信息，增加training dataset的ratio和rotation多样性和丰富性；
• 使用“平移不变”的结构：主要为基于“滑窗”的检测结构。

但是依然无法一劳永逸，原因有二：

• 对object的 新 几何变换不general；
• 对object的 复杂 几何变换不general。

与其回避，不如直面。对于传统的一套fixed的module(普通convolution、普通RoI Pooling)，MSRA的Dai Jifeng大佬对应提出了deformable的一套module：Deformable Convolution & Deformable RoI Pooling。

本质的解决思路就是，让传统的Convolution和RoI Pooling操作能够 “ 自动形变 ” ：

通过“deformable”的逐层叠加，使得CNN能 更精准地 (不受ratio、rotation的影响) 读取object的语义：

Innovation

Deformable Convolution

普通的Convolution计算公式如下：

其中 R R 定义为：

Deformable Convolution在其后面简单地加上了一个 “ 2-D offset ” ：

于是，新的Deformable Convolution计算公式如下：

Deformable RoI Pooling

普通的RoI Pooling计算公式如下：

同样的，Deformable RoI Pooling也是简单地在其后面加上了一个 “ 2-D offset ” ：

得到新的Deformable RoI Pooling计算公式如下：

Deformable PS RoI Pooling

作者还顺带对自己在R-FCN中提出的PS RoI Pooling进行了一下“deformable”改进：

Result

通过实验，发现如果“Deformable conv3×3”逐层叠加三次，感受野可以比普通Convolution的叠加更加契合object的实际范围。这也意味着，可能会获得更精准的语义信息来帮助识别：

Detection领域和Segmentation领域的几大扛把子算法也出来为“Deformable套件”代言：“自从用了MSRA的Deformable，mAP越来越高。” (=￣ω￣=)　

Note:

• 之所以只用在最后几层，是因为：后面细节信息丢失较多，才需要deform来将object更好地刻画。

最后，连COCO数据集都站出来，用满表全胜的数据为“Deformable套件”打call：“Deformable就是好，稳定涨点，谁用谁知道。。。” (￣▽￣)~*

Thinking

简单地说，deformable module就是在传统module的输出后面加上了一个 “2-D offset”。

在我看来，DCN的好处主要有四：

• 设计简单；
• 增加的参数量少；
• 支持training end-to-end；
• 对各复杂的视觉task都general。

当大家趋之若鹜压榨Feature/Image Pyramid、Head、Proposal、Speed/accuracy trade-off剩余价值的时候，DCN却另辟蹊径，洞察本质，对最基石的Conv/RoI Pooling计算方式开刀。不得不说，insight很棒，简直拨云见雾，天马行空。

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[1] Deformable Convolutional Networks