Deformable ConvNets v2
Deformable ConvNets v2 可變形卷積網絡的優越性能源於其對物體幾何變化的適應能力。通過對其自適應行爲的研究，我們發現雖然對其神經特徵的空間支持比常規的轉換更符合對象結構，但這種支持可能會遠遠超出感興趣的區域，導致特徵受到不相關圖像內容的影響。爲了解決這個問題，我們再次提出了一種可變形的ConvNets，通過增強建模能力和更強的訓練來提高其聚焦於相關圖像區域的能力。通過更全面地整
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