“Deformable

【三】3D匹配Matching之可变形曲面匹配Deformable Surface——serialize_deformable_surface_model()算子

欢迎来到本博客Halcon算子太多，学习查找都没有系统的学习查找路径，本专栏主要分享Halcon各类算子含义及用法，有时间会更新具体案例。具体食用方式：可以点击本专栏【Halcon算子快速查找】–>搜索你要查询的算子名称；或者点击Halcon算子汇总博客，即可食用。支持：如果觉得博主的文章还不错或者您用得到的话，可以悄悄关注一下博主哈，如果三连收藏支持就更好啦！这就是给予我最大的支持！文章目录学习
cqy阳·2023-04-12 20:13

【三】3D匹配Matching之可变形曲面匹配Deformable Surface—refine_deformable_surface_model()算子

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cqy阳·2023-04-12 20:12

Deformable DETR模型学习记录

引言Deformable-DETR的主要贡献：1，结合可变形卷积的稀疏空间采用和Transformer的全局关系建模能力，提出可变形注意力机制模型，使其计算量降低，收敛加快。
彭祥.·2023-04-11 23:05

Deformable Convolutional 可变形卷积网络

DeformableConvolutiona可变形卷积网络论文链接：https://arxiv.org/abs/1910.02940可变形卷积,顾名思义,就是能够改变形状的卷积,普通的卷积一般都是使用一个kk的规则的卷积核对图像进行卷积操作,几何结构比较固定,感受野比较固定,而可变形卷积可以通过偏移量,把kk的卷积核变成不规则的网格,对原图进行卷积操作,进行端到端的学习,能够自适应地确定感受野的大
Angzioxo·2023-03-29 15:32

pytorch-DeformableConvolution可形变卷积：pytorch自定义网络实现

https://github.com/1zb/deformable-convolution-pytorchhttps://github.com/oeway/pytorch-deform-convPytorch
知识在于分享·2023-03-29 14:57

docker环境中实现可变卷积（deformable conv）遇到的问题

deformableconv解决docker环境中实现可变卷积（deformableconv）遇到的问题一、为什么使用deformableconv？经过论文上比较deformableconv性能比普通conv性能高好几个点，需要尝试对比一下。二、编译过程中遇到的问题1.deform_pool_cuda.cpp:60:3:error:‘AT_CHECK’wasnotdeclaredinthissco
allen_hai·2023-03-29 14:26

可变形卷积(Deformable Conv)原理解析与torch代码实现

1.可变形卷积原理解析1.1普通卷积原理传统的卷积操作是将特征图分成一个个与卷积核大小相同的部分，然后进行卷积操作，每部分在特征图上的位置都是固定的。图1普通卷积过程图1所示为普通卷积在输入特征图上进行卷积计算的过程，卷积核大小为3*3，在输入特征图尺寸为7*7上进行卷积，将卷积核权重与输入特征图对应位置元素相乘并求和得到输出特征图元素，按一定方式滑动窗口就能计算得到整张输出特征图。因此，对于输入
胖虎记录学习·2023-03-29 14:12

【目标检测 DeformableDETR】通俗理解 DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION，值得一看。

1.3先CNN，在DETR1.4DETR未解决的问题2.背景知识2.1NMS2.2transformer2.3FPN2.2高分辨率2.3收敛速度2.3.1大量的位置编码2.3.2大量的注意力计算2.5Deformable
莫余·2023-03-24 02:52

【三】3D匹配Matching之可变形曲面匹配Deformable Surface—Based——create_deformable_surface_model()算子

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cqy阳·2023-03-15 09:56

【三】3D匹配Matching之可变形曲面匹配Deformable Surface—Based——deserialize_deformable_surface_model()算子

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cqy阳·2023-03-15 09:56

【三】3D匹配Matching之可变形曲面匹配Deformable Surface—Based——find_deformable_surface_model()算子

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cqy阳·2023-03-15 09:56

【论文笔记】基于深度学习的端到端无监督配准模型——变形图像配准网络（Deformable Image Registration Network, DIRNet）

本文是论文End-to-EndUnsupervisedDeformableImageRegistrationwithaConvolutionalNeuralNetwork的阅读笔记。文章提出了一种端到端的无监督配准模型——变形图像配准网络（DeformableImageRegistrationNetwork,DIRNet），并在手写数字数据集MNIST和心脏电影MR数据集SCD上做了实验。这个模型
棉花糖灬·2023-03-13 16:56

可变形卷积 Deformable Convolution

概念DCNv1DCNv2由输入特征学习得到的偏移量来改变标准卷积的采样位置，类似于attention机制，特征本身包含了需要关注的位置的信息，通过卷积将其提取出来，然后反向作用于特征本身。SE通过通道均值和线性层提取需要关注的层的信息，然后反向作用于层。V1使用卷积给出x，y偏移位置，然后插值提取特征V2除了给出x，y以外还给出额外的权重控制系数w，决定卷积核中某个系数的重要性，取值0~1.另外还
carry_xz·2023-02-03 17:06

ADNet: Attention-guided Deformable Convolutional Network for High DynamicRange Imaging

Abstract在本文中，我们提出了一种用于手持多帧高动态范围（HDR）成像的注意力引导可变形卷积网络，即ADNet。这个问题包括两个棘手的挑战，即如何正确处理饱和度和噪声以及如何解决由物体运动或相机抖动引起的错位。为了解决前者，我们采用空间注意模块来自适应地选择各种曝光低动态范围（LDR）图像的最合适区域进行融合。对于后一种，我们建议使用金字塔、级联和可变形(PCD)对齐模块对齐特征级别的伽马校
Adagrad·2023-01-31 12:31

End-to-end目标检测算法的学习笔记

1前言End-to-end目标检测算法都是一些比较厉害的模型2End-to-end的SOTA检测模型——Deformable-DETR现在最强的端到端模型是Deformable-DETR；关于Deformable-DETR
songyuc·2023-01-27 08:57

解决BUG：RuntimeError: median cannot be called with empty tensor

2023年1月9日一.问题描述在做目标检测时，以DETR模型为例，在加载数据集时会用到metic_logger.log_every()函数，来记录训练时间、损失大小等日志信息，代码段如图所示：#节选自deformable_detr
beneficial·2023-01-20 20:49

KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds论文笔记

论文概述1.KernelPointConvolution左边为2D卷积示意图，在对图像的做卷积时，kernel可以理解成一些带权重的规则分布的2D位置（网格/窗口）。推广到点云，因为点云表示是不规则的，所以作者用了一个带权重的点集（kernelpoints）类比2Dkernel，不同的地方是输入点云要和kernelpoints里面的每一个点的权重矩阵相乘然后通过一个相关系数(correlation
weixin_42812109·2023-01-15 14:56

论文阅读：KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

论文地址：KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds本文提出里一种新的适用于点云的卷积方式，不需要使用点云的任何其他中间表达形式（如将点云投影到2d，或使用提速网格等）这种卷积方式比固定化的网格卷积要更灵活（对于点云的分类和分割任务来说）KPConv全称KernelPointConvolution，使用一系列局部的3d卷积核，不同于网
跨越海的风·2023-01-15 14:26

论文阅读 KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

该文发表于ICCV2019，二作是PointNet、PointNet++的作者CharlesR.Qi。该文提出专门用于点云数据处理的卷积算法KPConv（KernelPointConvolution），可用于点云分类和语义分割问题，在多个benchmark数据集上均能取得stateoftheart的效果，甚至在几个数据集上超过第二名7-8个百分点下载论文点这里KPConv:FlexibleandD
资瓷向量机·2023-01-15 14:55

论文阅读笔记之Deformable Convolutional Networks

论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.06211摘要：卷积神经网络的固定几何结构限制了模型对物体形变的建模能力，在本工作中，我们引入了两个新的模块来增强CNNs的形变建模能力，即可变形卷积和可变形RoI池。通过额外的偏移量参数增强空间位置采样能力，并从目标任务中学习偏移量，不需要附加偏移量监督。新模块可以很容易的在现有网络中进行替换，通过标准反向传播很容易进行端到端的训练
AICVer·2023-01-12 12:40

CNN卷积神经网络之DCN（Deformable Convolutional Networks、Deformable ConvNets v2）

可变形卷积网络DeformableConvNetsV1、V2前言一、DeformableConvolutionalNetworksDeformableConvolutionDeformableRoIPoolingPosition-Sensitive(PS)RoIPoolingoffset偏移学习实验效果思考二、DeformableConvNetsv2StackingMoreDeformableCo
球场书生·2023-01-12 10:30

Deformable ConvNets v2 Pytorch版源码讲解_3

DeformableConvNetsv2Pytorch版源码讲解_2讲到了如何通过这些生成的offset去生成偏移后的坐标点，但是这些点现在都没有特征值，比如(7.2,8.3)这只是一个偏移后的坐标点，并没有真实的特征值。我们现在需要做的就是用原始输入特征图上的点的特征值去计算偏移后的坐标点上的特征值。关于双线性插值的原理我原来博客中也有讲到过，这里不再赘述。p=p.contiguous().pe
佘佘佘·2023-01-10 06:20

Deformable ConvNets v2 Pytorch版源码讲解_1

DeformableConvNetsv1:网上关于这个的讲解很多，总结一句话就是让某一层的输入都学习到一个offset（注意这里每一个通道上的点学到的offset都是一样的，举个例子：通道1上的（0,0）学到的offset和通道2上的（0,0）学到的offset是一模一样的，即都offset至一个固定点，但得出的像素值肯定不一样。比如说都offset至（1,1）这个点，但其来自于不同通道它们的像素
佘佘佘·2023-01-10 06:20

Deformable ConvNets v2

DeformableConvNetsv2可变形卷积网络的优越性能源于其对物体几何变化的适应能力。通过对其自适应行为的研究，我们发现虽然对其神经特征的空间支持比常规的转换更符合对象结构，但这种支持可能会远远超出感兴趣的区域，导致特征受到不相关图像内容的影响。为了解决这个问题，我们再次提出了一种可变形的ConvNets，通过增强建模能力和更强的训练来提高其聚焦于相关图像区域的能力。通过更全面地整合网络
weixin_37958272·2023-01-10 06:50

Deformable ConvNets v2算法笔记

论文：DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.11168这篇博客介绍个人非常喜欢的一篇目标检测文章：DCNv2，也就是DeformableConvNets论文的升级版，效果提升很明显，思想很简洁。主要的改进包括：1、在特征提取网络的更多层中引入deformableconvolu
AI之路·2023-01-10 06:18

《Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results》

1.研究问题尽管可变形卷积网络在几何变化建模方面具有卓越的性能，但其空间支持远远超出了感兴趣的区域，导致特征受到无关图像内容的影响。2.研究方法提出了DeformableConvNets的重构DCNv2，通过增加建模能力和更强的训练来提高其专注于相关图像区域的能力。通过堆叠更多可变形卷积层，并通过引入可变形卷积模块中的调制机制（引入加权因子），以调制来自不同空间位置的输入特征幅度（权重），增强了建
爱钻研的小铭·2023-01-10 06:47

论文阅读——Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results

可变形卷积DCNv2
fromMSRAAbstract可变形卷积的优越性能来自于其适应物体集合变化的能力。通过对可变形卷积的自适应变化的研究，本文观察到与常规卷积神经网络相比，虽然其对特征的空间支持更深，更符合对象的结构，但是可能会超出ROI区域，导致特征受到图像无关区域内容的影响。


为了抑制这一问题，本文提出可变形卷积的升级版本，通过增强DeformableConvNet的建模能力和改进训练
黄小米吖·2023-01-10 06:45

目标检测论文阅读：Deformable ConvNets v2

DeformableConvNetsv2论文链接：https://arxiv.org/pdf/1811.11168.pdf代码链接：尚未公开deformable是最近非常著名的针对Object形状进行建模的一种特殊
littleYii·2023-01-10 06:14

论文：Deformable ConvNets v2 阅读笔记

一、论文DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResultshttps://arxiv.org/abs/1811.11168ThecodeforDCNv2willbereleased.二、论文笔记1、背景a）、基于第一版的问题，使用可变形卷积发现网络确实学会了适应物体的形状然后去关注不同形状物所覆盖的区域，但是关注的物体区域不是很准确，一般会超出物体区
code-life·2023-01-10 06:43

Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results（CVPR2018）

论文源址：https://arxiv.org/abs/1811.11168摘要可变形卷积的一个亮点是对于不同几何变化的物体具有适应性。但也存在一些问题，虽然相比传统的卷积网络，其神经网络的空间形状更接近于目标物体的形状，但有时会超出ROI区域，从而引入不相关的图像信息进而对提取的特征造成影响。为此，本文提出了改造后的可变形卷积，通过增加建模及更强的训练来改善其聚焦图像相关区域的能力。通过在网路中引
Ziven1997·2023-01-10 06:42

「Computer Vision」Note on Deformable ConvNets v2

QQGroup:428014259TencentE-mail：[email protected]://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/84592663[1]DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults2018[paper]
小锋子Shawn·2023-01-10 06:42

Deformable ConvNets v2 原理与代码解析

paper：DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResultscode：https://github.com/4uiiurz1/pytorch-deform-conv-v2DCNv1的介绍参考DCNv1可变形卷积v1解析（修正篇）DCNv1存在的问题DCNv1根据输入特征学习到的偏移量，改变了卷积的采样位置，使得其具有更强的适应物体几何变化的能力。但
00000cj·2023-01-10 06:39

VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration论文阅读(图像配准的)

VoxelMorph[vksmɔːf]:ALearningFrameworkforDeformableMedicalImageRegistration一个可变形的医学图像配准的学习框架–深度学习配准的经典方法Abstract亮点：我们通过卷积神经网络(CNN)对函数进行参数化，并在一组图像上优化神经网络的参数。训练策略(损失函数)：在第一种(无监督)设置中，我们训练模型以最大化基于图像强度的标准图
生命苦短 必须喜感·2023-01-06 16:56

Deformable-DETR(two-stage version)中Encoder Proposal

Deformable-DETRvariants：Two-stageDeformableDETR前言twostageDeformableDETR上图为论文中关于two-stage的部分，介绍较少，DETR
naca yu·2023-01-04 07:07

关于 Deformable DETR 中的 valid_ratio

前一阵有社区小伙伴提问，有关DeformableDETR中的valid_ratio的问题。我也曾经有非常相似的疑问，在这里码字做一些整理，希望能帮到一些朋友理解这个问题，也欢迎大家一起讨论。DETR中为什么会有特征maskDETR允许输入的batch中的图片具有不同的尺寸，如下图，我们选择cocotrain中的000000000009.jpg(640x480)和000000000078.jpg(6
青云直上_LQY·2023-01-04 07:28

[论文笔记]Deformable GANs for Pose-based Human Image Generation

DeformableGANsforPose-basedHumanImageGeneration摘要本文主要解决在给定姿态情况下的人体图像生成问题。这类问题基本思路都是基于conditiongan或者conditionvae来做的，但是这类方法不能够很好地处理conditionimage和targetimage之间存在大幅度空间上的形变的情况，特别是对于U-NET而言，其跳跃链接只是单纯地将编码器生
zwplus·2022-12-31 21:51

【图像超分辨率】Understanding Deformable Alignment in Video Super-Resolution

UnderstandingDeformableAlignmentinVideoSuper-Resolution摘要1引言2相关工作3统一可变形和基于流的配准3.1可变形卷积的重新审视3.2可变形配准3.3可变形配准和基于流动的配准之间的关系3.4偏移保真度损失4分析4.1可变形配准与光流的对比4.2偏移量多样性分解的等效性学习的偏移量多样性的贡献增加偏移量的多样性4.3偏移保真度损失5结论摘要可变
jaeden_xu·2022-12-31 07:58

目标检测算法——deformable-detr源码调试

1、环境环境版本torch1.11.0+cu113torchvision0.12.0+cu1132、文档论文源码3、数据集自定义数据集4、修改代码4.1、测试环境cd./models/opssh./make.sh#unittest(shouldseeallcheckingisTrue)pythontest.py这一步出问题了请检查自己的环境，之前用的pytorch1.10.0报错，换成pytorc
lzh~·2022-12-26 12:50

mmet中deformable detr 报错 AssertionError: The `num_classes` (3) in DeformableDETRHead of...

AssertionError:Thenum_classes(3)inDeformableDETRHeadofMMDataParalleldoesnotmatchesthelengthofCLASSES80)inCocoDataset找到mmdet报错的路径改成自己对应的类别mmdet/datasets/coco.py下面的对应的数据集，比如CocoDatasetmmdet/core/evaluat
lzh~·2022-12-25 18:17

目标检测算法——mmdetection下面的deformable-detr运行

1、环境包版本mmcv-full1.4.2mmdet2.19.1torch1.10.0+cu113torchvision0.11.1+cu1132、文档mmet官方文档mmcv官方文档源码下载3、数据集自定义数据集4、修改代码4.1、生成文件打开mmdetection-master/tools下面执行train.py文件其中配置文件--config在mmdetection-master/confi
lzh~·2022-12-25 10:41

中科院自动化所提出Deformable Patch-based方法，涨点显著！...

关注公众号，发现CV技术之美0写在前面目前，Transformer在计算机视觉方面取得了巨大的成功，但是如何在图像中更加有效的分割patch仍然是一个问题。现有的方法通常是将图片分成多个固定大小的patch，然后进行embedding，但这可能会破坏图像中的语义。为了解决这个问题，作者提出了一个可变形的分patch(DePatch)模块，它以数据驱动的方式将图像自适应地分割成具有不同位置和大小的p
我爱计算机视觉·2022-12-21 07:29

Deep Learning Based Registration文章阅读(七)《CycleMorph: Cycle consistent unsupervised deformable image r

DeepLearningBasedRegistration文章阅读(七)本次文献是MIA2021年3.21号最新的文章《CycleMorph:Cycleconsistentunsuperviseddeformableimageregistration》。本篇文章的网络名字沿用了VoxelMorph的格式，但是不是VoxelMorph团队做的。这篇文章的baseline沿用了VoxelMorph并加
海绵baby强无敌·2022-12-15 14:12

mmdetection训练自己的数据，用网络deformable_detr做示例，先用labelme标注转为coco格式，训练后测试并分析

目录1.标注labelme2.将labelme标注的数据转为coco格式直接上代码：coco格式如下：3.mmdetection训练自己的数据，用网络deformable_detr做示例（0）先生成整体配置文件
黛玛日孜·2022-12-13 19:04

【InternImage】Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions

基于DeformableConv的大规模基础模型特点：采用DeformableConvV3【v219论文】CNN模型背景大规模的ViT模型借助模型能力在超大规模数据集上取得了非常高的性能，然而大规模CNN模型研究才刚刚开始。近期CNN研究倾向于使用大的卷积kernel，以获得更大的感受野和大范围依赖。该文提出了基于DeformableConv的大规模CNN模型，不仅有大的感受野适应下游密集识别任务
vcbe·2022-12-11 15:46

DAT:Vision Transformer with Deformable Attention详解

论文地址：VisionTransformerwithDeformableAttention源码:https://github.com/LeapLabTHU/DAT1.解决问题每个queriespatch要参加的keys过多，会导致计算成本高，收敛速度慢，并增加了过拟合的风险swintransformer和PVT虽然有效，但手工制作的注意力模式是与数据无关的，可能不是最佳的。相关的keys/valu
樱花的浪漫·2022-12-09 08:00

DAT：Vision Transformer with Deformable Attention

这篇文章是相对于Swin-Transformer和PVT进行改进，加入了可变形机制，同时控制网络不增加太多的计算量，作者认为，缩小q对应的k的范围，能够减少无关信息的干扰，增强信息的捕捉，于是引入了DCN机制到注意力模块中，提出了一种新的注意力模块：可变形多头注意力模块——对k和v进行DCN偏移后再计算注意力。将这个模块替换到Swin-Transformer的第三四阶段的滑动窗口注意力部分，获得了
暖风️·2022-12-09 08:30

Vision Transformer | CVPR 2022 - Vision Transformer with Deformable Attention

CVPR2022-VisionTransformerwithDeformableAttention论文：https://arxiv.org/abs/2201.00520代码：https://github.com/LeapLabTHU/DAT核心内容：使用流场偏移的策略对key和value更加聚焦于相关区域，从而获得更具针对性的上下文信息。首先对形状为H×W×3的输入图像进行4×4不重叠的卷积嵌入，
有为少年·2022-12-09 08:22

Vision Transformer with Deformable Attention

论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.00520代码地址：https://github.com/LeapLabTHU/DATAbstractTransformers最近在各种视觉任务上表现出了卓越的性能。大的，有时甚至是全局的感受野赋予了Transformer模型比CNN模型更高的表示能力。然而，简单地扩大感受野也会引起一些问题。一方面，使用密集注意力，例如在ViT中，会
CV小Rookie·2022-12-09 08:19

Vision Transformer with Deformable Attention

DATtitle:VisionTransformerwithDeformableAttention论文：https://arxiv.org/abs/2201.00520代码：https://github.com/LeapLabTHU/DATIntroduction在ViT中使用密集的注意力会导致内存和计算成本过高，特征会受到超出兴趣区域的不相关部分的影响。另一方面，在PVT或SwinTransfo
Fwenxuan·2022-12-09 07:25

论文阅读——Deformable Convolutional Networks

DeformableConvolutionalNetworks可变形卷积网络
fromMSRAPaperCodeAbstract受限于卷积操作本身具有固定的几何结构，卷积神经网络仅能建模几何变换。本文则引入了两个新的模块来增强CNN的模型变换能力，分别是可变形卷积（deformablepooling）和可变形RoI池化(deformableRoIpooling)，通过增加偏移量来增加空间采样位置，
黄小米吖·2022-12-05 09:20
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