全面解析可变形卷积家族（Deformable Convolutional Networks v1+ v2）

时间 2020-12-30

标签目标检测繁體版

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目录 DCN v1 DCN v2 参考 DCN v1 背景在计算机视觉领域，同一物体在不同场景，角度中未知的几何变换是检测/识别的一大挑战，通常来说我们有两种做法: (1)通过充足的数据增强，扩充足够多的样本去增强模型适应尺度变换的能力。 (2)设置一些针对几何变换不变的特征或者算法，比如SIFT和sliding windows。两种方法都有缺陷，第一种方法因为样本的局限性显然模型的泛化能力比

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