Deformable

计算机视觉论文精度大纲

《VersionTransformer》3.DETR4.Deformable-DETR5.
Flying Bulldog·2022-11-16 17:31

Deformable DETR源码解读

文章目录一：网络创新点二：流程详解【part1】deformable_detr模块【part2】deformable_transformer模块【part3】Encoder模块【part4】MSDeformAttn
江南綿雨·2022-11-03 08:18

Deformable DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERSFOR END-TO-END OBJECT DETECTION（论文阅读）

DeformableDETR是商汤JifengDai团队于2021年发表在ICLR上的文章，是针对Detr的改进。论文：《DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION》论文链接：https://arxiv.org/pdf/2010.04159.pdf代码链接：https://github.com/fundamen
酉意铭·2022-10-31 11:41

计算机视觉算法——DETR / Deformable DETR / DETR 3D

计算机视觉算法——DETR/DeformableDETR/DETR3D计算机视觉算法——DETR/DeformableDETR/DETR3D1.DETR1.1TransformerEncoder-Decoder1.2Set-to-SetLoss1.3PositionalEmbedding2.DeformableDETR2.1DeformableAttentionModule2.2Deformabl
Leo-Peng·2022-10-16 12:33

Deformable Convolution（形变卷积操作）

参考链接形变卷积提出——DeformableConvolutionalNetworks在标准卷积操作中，卷积核作用区域始终为中心点周围标准卷积核大小的矩形区域内（如下图a所示），而形变卷积则可以改变卷积核的作用像素点（如下图b，c，d所示，其中b的偏置量随机；c，d为固定偏置量）。形变卷积的具体计算：1、标准卷积计算：Inputfeaturemap（batch,H,W,C）→offsetfield
张好好-学习·2022-10-16 07:02

可变形卷积Deformable Convolution Net（DCN）理解

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.06211相关代码（非官方）：https://github.com/4uiiurz1/pytorch-deform-conv-v2/tree/529abbbe9b81e852d272220c855255fd631c43c61.为什么做DCN传统的卷积采用固定尺寸的卷积核，不能很好地适应几何形变2.什么是DCN可形变卷积，卷积核的形状是
scut_salmon·2022-10-16 07:00

可变性卷积（Deformable Convolution network）系列论文学习

DeformableConvolutionnetwork0.摘要iccv2017作者觉得传统的卷积感受野太小了，如果进行pooling减少图片的尺寸，在进行卷积肯定会损失很多信息，论文太偏理论，比较难阅读，但是代码写的不错。可变性卷积和空洞卷积有点类似，从周围的像素点中提取信息。作者一共提供了两种新的方法：可变性卷积和可变性池化（原理都是一样的）1.可变形网络1.1可变形卷积b中的图是学习后的产生
Diros1g·2022-10-16 07:58

Deformable Convolutional Networks 可变形卷积网络解析

DeformableConvolutionalNetworks文章目录DeformableConvolutionalNetworks1.什么是可变形卷积?2.可形变卷积解决了什么问题？3.可变形卷积的具体实现细节3.1双线性插值3.2可变形卷积DeformableConvolution3.3可变形的ROIPooling1.什么是可变形卷积?DeformableConvolutionalNetwor
AndSonder·2022-10-16 07:55

Deformable Convolution（可变形卷积）代码解析（有错误，修改中）

目录基本原理代码解读Offsets转换双线性插值参考基本原理本文主要从代码的角度解析下deformableconvolution的原理，因为在看代码的时候各种transpose、stack、tile、reshape操作，看了一会维度就搞晕了，因此将过程注释一下方便理解，本文以keras实现GitHub-kastnerkyle/deform-conv:DeformableConvolutioninT
00000cj·2022-10-16 07:24

可变形卷积Deformable convolution过程学习记录

可变形卷积Deformableconvolution过程学习记录首先，特征图要经过两条路径，一条学习offset，一条根据offset实现可变形卷积。我们可以从可变形卷积的最终结果倒退整个过程。根据论文内容，以3x3卷积为例，标准的3x3卷积核就是3x3的正方形感受野，而可变形卷积，卷积核的采样位置是“变形的”，是不固定位置的。从标准卷积到可变形卷积很明显需要一个偏移来引导卷积核采样位置去变性。如
张好芒·2022-10-16 07:50

Deformable Convolution 可变形卷积

(b)DeformableConvolution，虽然也是做这九个点的卷积，但是这个卷积具体采在这个像素的位置是可以变化的，所以叫做deformable。那么变形的
蓝子娃娃·2022-10-16 07:17

两阶段Deformable-DETR中decoder的content_query & pos_query初始化

二Deformable-DETR中trans
naca yu·2022-09-26 19:59

简单易懂--可形变卷积deformable convolution

可形变卷积解决什么问题？1.很多目标物体的形状不是固定的，比如纸袋子，再比如动物跑跳、睡觉情况下会有不同的形状，简言之，目标除了光照、位置会发生变化，还有形变！传统CNN对应位置采用固定的系数去卷积，对于形变物体就会缺少建模和表达能力，所以需要可形变卷积！什么是可形变卷积？下图当中a是普通卷积；b,c,d是可形变卷积，可以看到不是固定对应位置的卷积；每个待卷积的点的位置会发生偏移！且偏移不固定！这
Jumi爱笑笑·2022-09-22 21:09

Deformable ConvNets--Part4: Deformable Convolutional Networks

转自：https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79704043关于DeformableConvolutionalNetworks的论文解读，共分为5个部分，本章是第四部分：[]Part1：快速学习实现仿射变换[]Part2：SpatialTransfomerNetworks论文解读[]Part3：TenosorFlow实现STN[x]Par
weixin_34253539·2022-09-22 21:39

Deformable Convolutional可变形卷积回顾

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Sik-HoTsang编译：ronghuaiyang导读使用可变形卷积，可以提升FasterR-CNN和R-FCN在物体检测和分割上的性能。只要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升，非常好的文章，值的一看。(a)ConventionalConvolution,(b)DeformableConvolution,(c)SpecialCa
ronghuaiyang·2022-09-22 21:37

可变形卷积：Deformable Convolutional Networks

文章提出了一种通过在模块中增加额外偏移量的空间采样位置和从目标任务中学习到偏移量且不需要额外的监督的方法来增强CNN的变换建模能力。基于这种思想提出了两个新模块：可变形卷积和可变形RoI池化。新模块可以很容易地取代现有CNN中的普通模块，并且可以通过标准反向传播轻松地进行端到端训练。DeformableConvolutionalNetworks参考目录可变形卷积参考目录可变形卷积原文：Deform
暖风️·2022-09-22 21:04

Deformable Convolutional Networks——v1 and v2，可变形卷积

V1：DeformableConvolutionalNetworksV2：DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResultsV1：卷积神经网络（CNNs）由于卷积核固定的几何结构（常见的1x1、3x3和5x5等），导致其不能够很好地建模存在几何形变（geometrictransformations）的物体。本文提出了两个可以用于提高CNNs建模几何形
jinfeng2411·2022-09-22 21:32

Deformable Convolutional Networks 阅读笔记

DeformableConvolutionalNetworks（可变形卷积网络）文章：https://arxiv.org/abs/1703.06211link.概述  这项工作中，作者引入了两个新模块来增强CNN的建模能力:deformableconvolution（可变形卷积）和deformableRoIpooling（可变形ROI池化）。两者均基于以下思路：在模块中增加具有额外偏移量的空间采样
木木JL·2022-09-22 21:01

《Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results》论文笔记

代码地址：DCNv21.概述导读：可变形卷积（DeformableConvolution）的特性使得其拥有适应目标几何形状的能力。在可变形卷积v1版本中，引入了Deformableconv和DeformableRoIPooling，它们对卷积和RoIPooling的分布入来offset（可学习）来使得神经网络关注真实的物体形状。通过对引入offset后的感受野进行可视化（下面要介绍的三个可视化分析
m_buddy·2022-09-22 21:29

可变形卷积：Deformable ConvNets

可变形卷积：DeformableConvNetsDCNv1论文网址：DeformableConvolutionalNetworksDCNv2论文网址：DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResultsDCNv2代码：https://github.com/CharlesShang/DCNv2/tree/pytorch_0.4DCNv11.空洞卷积（di
Airs_Gao·2022-09-22 21:26

深度学习之 DCN（Deformable Convolution）-可变形卷积

Paperlink:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Dai_Deformable_Convolutional_Networks_ICCV
奔跑的大西吉·2022-09-22 21:26

目标检测之Deformable Convolutional Networks(2017)

文章目录DeformableConvolutionalNetworks(2017)主要贡献解决的问题贡献介绍可变形卷积(*deformableconvolution*)概述过程可变形RoI池化ROI池化位置敏感(PS)的RoI池化实现的效果配置语义分割目标检测验证可变形卷积可变形RoI池化模型复杂性和运行时间COCO的目标检测相关的工作空间变换网络*STN*[26]主动卷积*ActiveConvo
有为少年·2022-09-22 21:55

Deformable Convolution Networks 代码思路及解析

最近在看一篇CV任务中的Attention机制综述时，觉得其中一篇于2017年发表在CVPR上的DeformableConvNets很有意思，觉得文章中思路及公式都是清晰明了，在Github上找了份PyTorch代码时，嗯……发现事情并不简单。终于在拜读大佬的deformableconvolution可变形卷积（4uiiurz1-pytorch版）源码分析和一篇文章为你讲透双线性插值后，清楚了一二
Strange_Gu·2022-09-22 21:24

Deformable Convolution 关于可变形卷积

Abstract如何有效地对几何图形的变化进行建模一直是一个挑战，大体上有两种处理方法：（1）构建一个包含各种变化的数据集，其本质是数据扩增（2）使用具有形变不变性的特征和算法（如SIFT）。这两种方法都有很大的局限性：几何形变被假设是固定和已知的，这是一种先验信息，用这些已知的形变去处理未知的形变是不合理的；手工设计的特征或算法无法应对过度复杂的形变，即使该形变是已知的。近年来，CNNs在计算机
Bruce_0712·2022-09-22 21:53

Deformable Convolutional Networks

目标检测—refinedetdeformableconvolution（可变形卷积）算法解析及代码分析可变形卷积deformableconvolution学习记录卷积涨点论文复现|AsymmetricConvACNet|ICCV|2019如何评价MSRA最新的DeformableConvolutionalNetworks？MSRA微软亚洲研究院最新卷积网络:DeformableConvolutio
Childhood_Sweetheart·2022-09-22 21:23

可变形卷积（Deformable Convolution）

可变形卷积前言：一、可变形卷积1.原文摘要（Abstract）2.可变形卷积前言：之前分了两次将深度学习中常用的各种卷积操作进行了汇总介绍，具体包括标准2D卷积、1×1卷积、转置卷积、膨胀卷积、深度卷积以及可分离卷积和分组卷积，之前在读文献时碰巧见过还有一个可变形卷积，这种卷积方式可以更好的根据目标本身的形状进行特征提取。这篇文章主要目的是为了学习理解可变形卷积，以便后面实验使用。原文链接：htt
NorthSmile·2022-09-22 21:22

Deformable ConvNets可变形卷积

论文：DeformableConvolutionalNetworks（CVPR2017）文章目录针对问题可变形卷积DeformableRoIPooling实验结果对比可变形卷积Pytorch实现补充参考文献针对问题如何应对几何形变问题（尺度，姿态，视点和部件变形等），常用方法：假设目标分布已知的情况下，通过增加具有期望变化的样本，或者设计invariantfeatures和算法但上述方法都难以应对
xiaochengJF·2022-09-17 07:26

论文笔记之EDVR: Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Networks

EDVR:VideoRestorationwithEnhancedDeformableConvolutionalNetworks金字塔、级联和可变形卷积的对齐时间空间注意力融合整体架构（这篇文章当时写的时候还没入门视频超分，只是粗略的记录了当时的阅读经历，现在重新写了一篇细致的EDVR，欢迎阅读2022.5.4）论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.02716代码地址：h
暖风️·2022-09-17 07:23

视频超分算法EDVR：Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Network超分辨率重建

这篇文章结合了TDAN中时间可变形网络的优势和Robust-VSR中融合注意力机制的优势，在此基础上注入了金字塔结构，提出了一种新的VSR方法EDVR（EnhancedDeformableVideoRestoration），主要分为两个具体部分：金字塔级联可变形对齐网络（PCD)和时空注意力融合超分网络（TSA）。是适用于多种视频恢复任务的通用体系结构，包括超分辨率、去模糊、去噪、去块等。原文链接
暖风️·2022-09-17 07:23

Deformable Convolutional Networks && Region Proposal by Guided Anchoring

本文介绍下DCN的基本原理代码，以及用到DCN的一篇CVPR2019的目标检测文章GARPN论文链接DeformableConvolutionalNetworks：https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pdfICCV2017DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults:https://arxiv.org/pdf/18
breeze_blows·2022-09-17 07:48

目标检测之Deformable Convolutional Networks

本文参考以下链接，如果侵权，联系删除参考DeformableConvolutionalNetworks-ICCV2017概要图像任务中目标的尺寸、形状变化不一，虽然现有的深度网络对此有一定的特征提取能力，但并不是最优的，因此通过在卷积层中引入offset（deformableconvolution）和在RoIpooling层中引入offset（deformableRoIpooling）提高网络的特
专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-09-17 07:18

Deformable DETR学习笔记

DeformableDETR学习笔记1.DETR的缺点(1)训练时间极长：相比于已有的检测器，DETR需要更久的训练才能达到收敛(500epochs),比FasterR-CNN慢了10-20倍。(2)DETR在小物体检测上性能较差，现存的检测器通常带有多尺度的特征，小物体目标通常在高分辨率特征图上检测，而DETR没有采用多尺度特征来检测，主要是高分辨率的特征图会对DETR增加不可接受的计算复杂度。
WaitPX·2022-08-11 06:29

DCNv2编译步骤

DCNv2下载地址：https://github.com/chengdazhi/Deformable-Convolution-V2-PyTorch/tree/pytorch_1.0.0DCNv2编译步骤
wuyeyoulan23·2022-07-15 07:41

Deformable DETR环境配置和应用

准备工作：DeformableDETR代码路径如下：GitHub-fundamentalvision/Deformable-DETR:DeformableDETR:DeformableTransformersforEnd-to-EndObjectDetection.DeformableDETR
Alaso_soso·2022-06-18 07:56

【配准】2020年“基于深度学习的医学影像配准”期刊论文速览（PR,TMI,MIA）

PRDeepmorphologicalsimplificationnetwork(MS-Net)forguidedregistrationofbrainmagneticresonanceimages（沈定刚）解决的问题：Deformable
云若祯初·2022-06-01 13:35

Deformable-DETR部署和体验

随着tranformer在NLP，CV的流行，在目标检测领域也有了基于transformer的实现的detr，说明了其可行性。更特别是它减少了目标检测的不少组件，比如没有anchor、nms等，可以说是真正的end-to-end检测，同时也有很好的准确率表现。但是，由于Transformer注意模块在处理图像特征图时的局限性，它收敛缓慢且特征空间分辨率有限。为了缓解这些问题，提出了Deformab
haleyprince·2022-05-26 15:46

Deformable-convolution--可变形卷积

在目前的视频超分研究中，可变形卷积应用效果得到了非常大的认可，在与传统光流或者深度学习光流网络计算光流的直接pk中，因为其直接在特征域计算对齐的特性，在EDVR等网络实践中效果更佳。1.原文解读DeformableConvolutionalNetworks-PDFDeformableConvolutionalNetworks-slides1.1背景在计算机视觉领域，同一物体在不同场景，角度中未知的
NCU_wander·2022-05-20 18:37

论文笔记之Understanding Deformable Alignment in Video Super-Resolution

这篇文章是2021年的AAAI，和EDVR、BasicVSR、BasicVSR++是同一批作者。文章最重要的贡献在于①用一个统一的数学表达式去归纳flow-based对齐(如TSTN)和flow-free对齐(如TDCN)；②得出了两种对齐方式高度相似性；③推出了offset-fidelity作为loss来缓解DCN训练不稳定的问题，这也为后续使用DCN来做对齐的VSR方法解决了后顾之忧。此外，文
Ton10·2022-05-11 07:34

Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results

文章地址：https://arxiv.org/pdf/1811.11168.pdf可变形卷积网络的优越性能源于其可以适应物体几何变化的能力。虽然对其神经特征的空间支持比常规convnet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，导致特征受到无关图像内容的影响。为了解决这个问题，本文提出了一种DeformableConvNet的新形式，通过增强建模能力和更强的训练，提高了其聚焦相关图像区
小小小～·2022-04-11 07:42

论文阅读 Learning Motion in Feature Space: Locally-Consistent Deformable Convolution Networks

LearningMotioninFeatureSpace:Locally-ConsistentDeformableConvolutionNetworksforFine-GrainedActionDetectionProceedingsoftheIEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),2019task细粒度的动作检测阅读记录文中认为
WXiujie123456·2022-04-01 18:22

Deformable ConvNets v2 Pytorch版源码讲解_2

接着上一章的来讲，上一章主要是介绍了一下可变形卷积v1和v2，红色字都是基于源码来的。那么这一篇文章就分析一下整个代码流程是怎么样的。代码是Pytorch版的，这里附上Github地址：https://github.com/4uiiurz1/pytorch-deform-conv-v2/blob/master/deform_conv_v2.py。这里再次感谢大佬的开源代码！先附上我debug时采用
佘佘佘·2022-02-25 07:52

conv2d参数_deformable变形卷积pytorch实现(第二节deformable_conv2d 实现一)

参数的理解,之前貌似理解错了.重新看了一遍代码,如果还有问题,请大家即使指出.上一节写了关于pytorch如何进行c++和cuda的extension,主要讲了一下大致流程和一些我踩过的坑,这一节我写一下deformable_conv
weixin_39851261·2022-02-25 07:21

pytorch实现 | Deformable Convolutional Networks | CVPR | 2017

文章转载自微信公众号：【机器学习炼丹术】，请支持原创。这一篇文章，来讲解一下可变卷积的代码实现逻辑和可视化效果。全部基于python，没有C++。大部分代码来自：https://github.com/oeway/pytorch-deform-conv但是我研究了挺久的，发现这个人的代码中存在一些问题，导致可变卷积并没有实现。之所以发现这个问题是在我可视化可变卷积的检测点的时候，发现一些端倪，然后经
微信公众号[机器学习炼丹术]·2022-02-25 07:46

[PyTorch] Deformable Convolution示例

需要注意DeformConv的参数初始化和学习率设置importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.opsasopsclassNet(nn.Module):def__init__(self,in_c,out_c,k=3):super().__init__()p=(k-1)//2self.split_size=(2*k*k,k*k)self.conv_o
东狱邪神·2022-02-25 07:41

Deformable Convolution Network （可变形卷积）

DeformableConvolutionNetwork（可变形卷积）摘要简介可变形卷积原理可变形RoI池化和PSRoI池化论文arxiv地址笔者只将自己对于论文的理解和细节方面分享，不是论文翻译，以供交流学习，欢迎大家留言讨论。摘要CNN网络在训练完成之后，模型固定，对于有特殊几何形变的目标的感应能力不高。简单理解就是如果训练集中只出现直立站着的人，那么训练出的网络在预测的时候，能特定的感应出站
5ham1ess·2022-02-19 15:12

可变形卷积 Deformable Convolution的简单理解

可变形卷积DeformableConvolution：分析步骤：1）如下图，先经过一个普通的卷积学习到每个每个特征点的位置偏移量dx和dy，所以大小变为（bhw*2c）2)然后就是用原图的特征和偏移量相加，得到偏移后的位置—大多数情况为小数。所以取值就不能直接取（当然偏移后位置不能越界）。3）因为偏移后可能为小数，所以需要双线性插值法来计算在此位置的值，插值法见后面，就是偏移后的位置和每个特征值（
人生不过于_躺·2022-02-19 15:09

deformable_conv可变形卷积源码解析

注意：本文源码来源于openlab中的mmcv变形卷积源码主要有三个文件：deform_conv.cpp:位于/mmcv/ops/csrc/pytorch/deform_conv.cppdeform_conv_cuda.cu:位于/mmcv/ops/csrc/pytorch/deform_conv_cuda.cudeform_conv_cuda_kernel.cuh：位于/mmcv/ops/csr
·2021-08-06 18:32

阅读笔记-Fast Convergence of DETR with Spatially Modulated Co-Attention

作者认为DETR收敛速度慢原因轨迹于全局的attention，针对于该问题Deformable采用的方式是deformableattention替代encoder中的self-attention和decoder
只知有网不知有鱼·2021-06-20 02:36

Deformable DETR: 基于稀疏空间采样的注意力机制，让DCN与Transformer一起玩！

看到'Deformable'字样，估计各位炼丹师第一反应都会是DCN(DeformableConvolutionalNetworks)。没错，这里就是借鉴了DCN的
CW不要无聊的风格·2021-04-23 11:00

IncepText: A New Inception-Text Module with Deformable PSROI Pooling for Multi-Oriented Scene Tex...

Inception中引入Deformable结构。（大预测头，强预测头）。Crop多尺度数据扩增。多模型融合。ensemble。
AAAAAAIIIIII·2021-04-14 08:09
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