微软亚洲研究院发布DCNv2：第二代可变形卷积网络，提升形变建模能力

"MSRA视觉计算组推出了第二代可变形卷积网络(Deformable ConvNets v2, DCNv2)，旨在增强形变建模能力，从而提高计算机视觉任务的性能。相较于第一代DCNv1，新模型通过添加更多可变形卷积层和幅度调制机制，提升了对几何变换的适应性。研究人员采用更精细的驱动策略，利用R-CNN框架的特性，引导网络聚焦于前景物体的形变学习。实验结果显示，DCNv2在COCO物体检测和ImageNet分类等任务上实现了显著的性能提升，尤其是在ResNet-50和ResNeXt-101基线网络上，提高了多个点的mAP和top-1准确率。" 第一代可变形卷积网络(DCNv1)由可变形卷积层和可变形兴趣区域池化层组成，这两部分共同赋予了网络适应物体形状变化的能力，有效解决了尺度、姿态、视角变化和局部形变带来的挑战。而新一代的DCNv2在此基础上进一步发展，不仅增加了形变建模的深度，还引入了幅度调制机制，这使得网络能够更精确地捕捉复杂的几何变换。 在训练策略上，DCNv2借鉴了R-CNN框架，通过引入模仿R-CNN特征的损失函数，使网络在训练过程中更加关注前景物体的特征，减少背景干扰。这种优化的训练方法有助于提高形变学习的针对性，从而在实际应用中展现出更高的识别和检测精度。 实验结果证明了DCNv2的有效性。在COCO物体检测任务中，与DCNv1相比，基于ResNet-50的DCNv2模型提升了近5个点的mAP，而在ImageNet分类任务上，其top-1准确率提高了1.7个百分点。对于更强大的ResNeXt-101基线，DCNv2依然保持了显著的提升，分别在COCO物体检测和ImageNet分类上提高了3.6和1.0个百分点。此外，DCNv2在其他多种识别任务中也表现出广泛的优越性能。 DCNv2是MSRA视觉计算组在解决几何多样性问题上的一个重要进展，它通过增强形变建模能力和优化训练策略，为物体识别和检测提供了更为精准和鲁棒的解决方案。这项技术的广泛应用潜力预示着未来计算机视觉领域的新突破。