deformable conv
在原feature map上通過卷積生成與原feature map同樣w、h大小的feature map，可是channel變爲2倍，即2N。2N表明的是每一個像素x、y兩個方向的偏移量。blog
這個偏移量生成的座標大機率是float型的，但像素或者feature map只有在整數位置纔有值。因此找最近的4個整數位置的像素點進行雙線性插值得到當前位置的值(這個與roi-align相似，都是經過對x、y取整和取整+1就能得到最近的4個座標點)map
相關文章
- 1. Deformable Conv
- 2. Deformable CONV
- 3. Deformable ConvNets--Part4：Deformable Convolutional Networks論文解讀
- 4. Deformable ConvNets v2
- 5. 極簡筆記 Deformable Convolutional Networks
- 6. 論文筆記：Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results
- 7. Deformable Convolution
- 8. Deformable Convolutional Network論文解讀
- 9. conv優化
- 10. MySql CONV，BENCHMARK, CONVERT
- 更多相關文章...
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Deformable Conv
- 2. Deformable CONV
- 3. Deformable ConvNets--Part4：Deformable Convolutional Networks論文解讀
- 4. Deformable ConvNets v2
- 5. 極簡筆記 Deformable Convolutional Networks
- 6. 論文筆記：Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results
- 7. Deformable Convolution
- 8. Deformable Convolutional Network論文解讀
- 9. conv優化
- 10. MySql CONV，BENCHMARK, CONVERT