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来源:热门话题 2026年01月03日 01:56 https://murre.over-blog.com

　　我们的销售数据已经达到了1个亿。

　　也可以代替pooling操作增加感受野，捕获多尺度上下文信息，并且不会缩小特征图的分辨率。可以通过设置不同的扩张率实现不同感受野大小的空洞卷积。不过在实际的语义分割应用中，发现会出现网格现象。

　　DCN系列

　　论文标题：v1:DeformableConvolutionalNetworksv2:DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults

　　核心解读：传统卷积只是在NXN的正方形区域提取特征，或称为滑动滤波。可变形卷积是卷积的位置是可变形的，为了增加网络提取目标几何信息或形状信息的能力。具体做法就是在每一个卷积采样点加上了一个偏移量，而这个偏移量是可学习的。另外空洞卷积也是可变形卷积的一种特例。

　　类似的还有可变形池化操作。在V2中发现可变形卷积有可能引入了无用的上下文来干扰特征提取，会降低算法的表现。为了解决该问题，在DCNv2中不仅添加每一个采样点的偏移，还添加了一个权重系数

　　，来区分引入的区域是否为我们感兴趣的区域。如果该区域无关重要，权重系数学习成0就可以了。在目前的目标检测等任务中，增加变形卷积都会有不同程度的涨点，可谓是涨点必备。

　　VGG

　　论文标题：VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognitionVeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognition

　　图侵删

　　核心解读：VGG采用连续的几个3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核（11x11，7x7，5x5，可以获取等同的感受野，并且增加了网络的深度和非线性表达能力，来保证学习更复杂的模式，并且所需的总参数量还会减小。从VGG开始，深度学习向更深度迈进。该结构亦成为了早期目标检测、语义分割、OCR等任务的骨架网络，例如FasterR-CNN、CRNN等。

　　NIN

　　论文标题：NetworkInNetwork

　　核心解读：本文有两大贡献：

　　1，提出全局平均池化，也就是GAP(globalaveragepooling)。有了GAP操作，可以轻易的将网络适用到不同输入尺度上。另外GAP层是没有参数的，因为参数量少了，GAP也降低了过拟合的风险。GAP直接对特征层的空间信息进行求和，整合了整个空间的信息，所以网络对输入的空间变化的鲁棒性更强。

　　2，提出1X1卷积，几乎出现在目前所有的网络上，起到通道升降维、特征聚合等作用。通过1X1卷积还可以实现全连接操作。单凭这两点贡献，NIN在该名单值得一席地位。

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