深度卷积神经网络与卷积神经网络的区别,卷积神经网络简单理解

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　　可变形卷积——在深度学习的计算机视觉任务中，如果使用可变形卷积，可以显著提高更快的R-CNN和R-FCN算法在对象检测和分割方面的性能。只需要少量的计算来提高性能。变形卷积，非常好的文章，值得一读~

　　5.在不同数量的最后层上使用可变形卷积的烧蚀研究和实验结果5.1

　　和三个可变形卷积也是好的。最后，作者选择了3，因为它可以很好地平衡不同的任务。我们还可以看到DCN改进了DeepLab，class-aware RPN(或简化SSD)，fast-R-CNN和R-FCN 5.2。变形卷积偏移距离分析。

　　上述分析也说明了DCN的有效性。首先，根据地面真理束缚

　　标记出盒子和滤镜中心的位置，将可变形卷积滤镜分为小、中、大、背景四类。

　　然后测量膨胀值的平均值和标准偏差(偏移距离)。发现可变形滤波器的感受野大小与目标大小有关，这表明可从图像内容中有效地学习变形。

　　背景区域的滤镜大小介于中大型物体之间，说明它需要一个大的感受野来识别背景区域。

　　类似于可变形RoI池，现在它的一部分被偏移以覆盖非刚性对象。5.3与阿特鲁在帕斯卡VOC上的卷积比较

　　仅使用可变形卷积：DeepLab、类感知RPN、R-FCN都使用可变形卷积进行了改进，比atrous更好。

　　通过卷积实现的DeepLab、RPN和R-FCN。与atrous卷积相比，速度更快

　　R-CNN通过使用可变形卷积具有竞争优势。

　　仅使用可变形RoI合并：在更快的R-CNN和R-FCN中仅使用可变形RoI。

　　合用.对于更快的RCNN，两者是相似的，对于R-FCN，可变形RoI池更好。

　　使用可变形卷积和可变形RoI合并：更快

　　R-CNN和R-FCN，使用可变卷积核的可变ROI池效果最好。

　　5.4 Pascal VOC上的模型复杂性和运行时间

　　可变形卷积仅增加了模型参数和计算的少量开销。

　　除了增加模型参数之外，显著的性能改进来自于模型的几何变换能力。

　　原版英语：英国文学

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