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Deformable Convolutional Networks
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Deformable Convolutional Networks 卷積神經網絡(CNN)由於其構建模塊中固定的幾何結構,其本質上僅限於建模幾何變換。在這項工作中,我們引入了兩個新的模塊來增強CNN的變換建模能力,即可變形卷積和可變形RoI池化。兩者都是基於用額外的偏移量來增強模塊中的空間採樣位置,並從目標任務中學習偏移量的想法,而不需要額外的監督。新的模塊可以很容易地替換現有CNN中的普通對應模
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