AKConv:具有任意采样形状和任意数目参数的卷积核

文章目录

  • 摘要
  • 1、引言
  • 2、相关工作
  • 3、方法
    • 3.1、定义初始采样位置
    • 3.2、可变卷积操作
    • 3.3、扩展AKConv
  • 4、实验
    • 4.1、在COCO2017上的目标检测实验
    • 4.2、在VOC 7+12上的目标检测实验
    • 4.3、在VisDrone-DET2021上的目标检测实验
    • 4.4、比较实验
    • 4.5、探索初始采样形状
  • 5、分析讨论
  • 6、结论

摘要

https://arxiv.org/pdf/2311.11587.pdf
基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果,但标准卷积运算存在两个固有缺陷。一方面,卷积运算被限制在一个局部窗口,不能从其他位置捕获信息,并且其采样形状是固定的;另一方面,卷积核的大小是固定为k × k的,它是一个固定的方形形状,参数的数

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