https://arxiv.org/abs/1703.06211
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本文可以看做是对 Spatial Transformer Networks 工作的深入,通过 deformable convolution 和 deformable RoI pooling提升当前CNN网络的空间信息建模能力。
Spatial Transformer Networks建立的是 global、sparse transformation ,本文的Deformable Convolutional Networks建立的是 local and dense transformation
2.1. Deformable Convolution
上图显示可变形卷积可以提高模型对 scale, aspect ratio and rotation 等映射的泛化能力。
卷积该具体怎么deformable,这个可以通过一个卷积层来学习,如下图所示:
对于可变形卷积定义如下:
这个 offset ∆p n 通过卷积网络学习得到
2.2. Deformable RoI Pooling
标准的 RoI pooling 模块将一个任意尺寸的输入矩形框特征转换到固定尺寸的特征。它主要用于基于候选区域的目标检测算法中。
pooling operation 可以如下式定义: