可變形卷積
可變形卷積讓神經網路彎曲其採樣網格以遵循物件的實際形狀，而不是強迫它通過剛性的方形視窗。
概述
This makes models far better at handling odd shapes, scale changes, and geometric distortion.
深入探討
普通卷積以固定偏移量對像素進行採樣－以每個位置為中心的整齊的 3x3 網格。這對於紋理來說效果很好，但當物體傾斜、拉伸或形狀奇怪時就很困難了。 Dai 及其同事在 Microsoft Research 於 2017 年引入的可變形卷積為每個採樣點添加了一個小的學習偏移。網路查看輸入並預測每個網格位置的 2D 偏移，因此感受野可以扭曲以擁抱彎曲的邊緣或跟隨傾斜的肢體。可變形 RoI 池化將相同的想法應用於區域特徵。版本 2（2018）增加了每點調變權重，讓層抑製或放大每個樣本，從而提高了 COCO 等基準上的物件偵測精度。
技術洞察
偏移量由並行運行的額外卷積層產生，為 N 點內核輸出 2N 個值（每點一個 dx，一個 dy）。由於預測的偏移量是小數，因此採樣的像素值是透過雙線性插值計算的，這會使整個操作保持可微分。偏移量是透過正常的反向傳播端到端學習的——沒有單獨的監督告訴網路去哪裡尋找。增加的成本是適度的，因為偏移分支相對於主要特徵圖來說是輕量級的。
戰略影響
速度與規模
視覺人工智慧可以大規模自動化檢查、檢測和標記任務。
配裝選擇
創意團隊可以透過更少的手動修改來更快地建立概念原型。
團隊與工作流程
操作可以使用以前難以處理的影像和視訊訊號。
可變形卷積的未來
可變形注意力已成為現代檢測的支柱：可變形 DETR 使用學習的採樣偏移量使 Transformer Attention 變得稀疏且快速，與原始 DETR 相比，大大縮短了訓練時間。預計可變形原理將繼續傳播到影片、3D 點雲和視覺語言模型中，其中自適應取樣有助於處理運動、遮蔽和不規則幾何形狀。隨著對不規則記憶體存取的硬體支援的改進，可變形算子也應該變得更便宜並且更廣泛地部署在邊緣設備上。
現實世界的實施
COCO 上的物體偵測，其中可變形層提高了火車和長頸鹿等細長或旋轉物體的準確性
街道場景的語義分割，幫助模型追蹤彎曲的車道標記和不規則的建築輪廓
用於端對端檢測的可變形 DETR，使用學習到的偏移量使 Transformer 注意力高效
醫學影像，其中腫瘤和器官具有非剛性形狀，固定網格捕捉效果較差
風險與防護欄
如果出處不明，肖像權和同意可能會成為法律風險。
模型表現可能因光照、人口統計和環境的不同而有所不同。
除非監控置信閾值，否則誤報可能會被忽略。
實施路線圖
定義精確度、召回率和錯誤成本的接受標準。
使用符合實際生產條件的數據進行測試。
為低置信度或高影響力的預測添加人工審核。
追蹤模型漂移並在相機或資料集變更後重新驗證。
不斷探索
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常見問題
What is Deformable Convolutions?
可變形卷積讓神經網路彎曲其採樣網格以遵循物件的實際形狀，而不是強迫它通過剛性的方形視窗。這使得模型能夠更好地處理奇怪的形狀、比例變化和幾何扭曲。
與標準卷積相比，可變形卷積增加了什麼？
可變形卷積預測每個採樣位置的學習偏移（dx，dy），讓網格扭曲以符合物件形狀。
可變形卷積中的取樣偏移是如何產生的？
並行卷積分支輸出偏移量，這些偏移量是透過反向傳播端到端學習的。
由於預測的偏移通常是小數，因此如何在這些位置對像素值進行取樣？
分數偏移需要雙線性插值，這使訓練操作保持可微分。
Deformable ConvNets v2 (2018) 在原來的基礎上增加了什麼？
v2 引入了調製，即每個取樣點學習的權重，可以放大或抑制其影響，從而提高準確性。
為什麼可變形卷積對於不規則形狀的物體特別有用？
透過彎曲採樣網格，有效感受野與物體的幾何形狀而不是剛性的正方形對齊。