目標檢測7 - Deformable Convolutional Networks

Deformable Convolutional Networks 背景 如何有效地建模幾何形變或變化（包括尺度、姿勢等變化）一直以來都是一個挑戰。大體上有兩種方法來處理該問題：1）構建一個包含各種變化的數據集。其實就是數據擴增。2）使用具有形變不變性（ transformation-invariant）的特徵和算法（例如SIFT ）。然而，以上的方法存在着如下缺點：1）幾何形變被假設是固定和已知

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