Deformable Convolutional Networks-笔记
基本思想：通过在模型里边，增加额外的偏移，来增强空间采样位置，并且从目标学习这个偏移，而不需要额外的标记。 本文第一次证明，在深度CNN，通过学习稠密的空间变换，对比较复杂的任务有有效的作用，比如目标检测，分割。 代码开源 目标检测的一个挑战就是：如何适应目标的尺度，位置，视角，部分变形的几何变换。通常来说有两种方法，数据增强，使用transformation-invariant features
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