【推荐】卷积神经网络结构变化——可变形卷积网络deformable convolutional networks

今天介绍的这一篇可变形卷积网络deformable convolutional networks，也算是在STN之后的一个新的变换——STN是说CNN Kernel放死了（比如3*3大小），但是可以通过图片变换让CNN效果更好；而deformable是说既然图片可能各种情况，那我索性CNN的Kernel本身是不规整的，比如可以有dilation，也可以旋转的，或者看起来完全没有规则的。如下图，（a）是常规的一个3*3卷积窗口，（b）蓝色点就是原来的卷积窗口加上了一个offset的情况，（c）表示可以对进行窗口进行scale和aspect ratio的变换，（d）表示旋转；

论文引入了两种新的模块来提高卷积神经网络 (CNN) 对变换的建模能力：可变形卷积 (deformable convolution) 和可变形兴趣区域池化 (deformable ROI pooling)，下面逐一介绍。

（1）可变形卷积 Deformable Convolution

图1 可变性卷积示意图

原文链接：

http://m.blog.csdn.net/article/details?id=69367281