DCNv2阅读笔记

本文是对DCNv1的改进版本。 DCNv1通过学习偏移增大卷积的感受野，虽然增大的感受野对任务是有帮助的，但是增大的部分可能远远超过了我们需要的部分，有点过犹不及，使得提取出的特征包含无关的图像信息。所以本文的主要目标就是解决这个问题。首先作者在网络中更大规模的使用变形卷积，提升网络的建模能力。其次通过老师网络指导主干网络对偏移的学习，控制其范围。（有点博弈的意思） 作者回顾了DCNv1提出的可变

>>阅读原文<<