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计算机视觉是如今这一轮人工智能热潮中最先迎来突破的领域,而计算机视觉技术的许多突破性进步都是来自于对卷积神经网络的优化或改进.目前,目标识别和检测领域中存在一大难题——处理尺寸、姿势、视角和部件形变等因素所导致的目标几何属性的变化.针对这一问题,有研究人员提出了可变形卷积网络DCNv1,并在2018年对这一研究进行了改进,提出了其新版本DCNv2.