概念
DCNv1
DCNv2
- 由輸入特征學(xué)習(xí)得到的偏移量來改變標(biāo)準(zhǔn)卷積的采樣位置，類似于attention機制，特征本身包含了需要關(guān)注的位置的信息，通過卷積將其提取出來，然后反向作用于特征本身。SE通過通道均值和線性層提取需要關(guān)注的層的信息，然后反向作用于層。
- V1使用卷積給出x，y偏移位置，然后插值提取特征
- V2除了給出x，y以外還給出額外的權(quán)重控制系數(shù)w，決定卷積核中某個系數(shù)的重要性，取值0~1. 另外還給出了新的Deformable Position-Sensitive (PS) RoI Pooling方法，原理和V2類似。
實現(xiàn)
- 通過卷積計算出的x,y offset是浮點數(shù)，而位置是整數(shù)，如何處理？類似于RoiAlign，對特征進(jìn)行插值。
