Deformable Convolutional Networks

一、摘要 由於構造卷積神經網絡 (CNN) 所用的模塊中幾何結構是固定的，其幾何變換建模的能力本質上是有限的。在我們的工作中，我們引入了兩種新的模塊來提高卷積神經網絡 (CNN) 對變換的建模能力，即可變形卷積 (deformable convolution) 和可變形興趣區域池化 (deformable ROI pooling)。它們都是基於在模塊中對空間採樣的位置信息作進一步位移調整的想法，該

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