1樓：張健煒
感覺最後，神經網路領域會有新的方法，會使得 data preprocess: random crop, flip, random rotate, color change, 變得不再需要。stn和 deformable convolution networks 讓這個目標變得更近了。
2樓：unsky
unsky/Deformable-ConvNets-caffe 把官方的mxnet原始碼移植到 caffe上了。。感興趣的參考下
3樓：David 9
這篇文章有對Deformable Convolutional Networks詳解:
MSRA微軟亞洲研究院最新卷積網路: Deformable Convolutional Networks(可變形卷積網路)
4樓：
特意回答下支援高票，可以看作是dilated convolution的一種generalization，然後和STN殊途同歸的趕腳。期待code
5樓：Alan Huang
感覺名字叫extended dilated convolution更合適。 用convolution去學習dilatation的值，和STN異曲同工。
conv，pooling這種操作，其實可以分成三階段： indexing（im2col） ，reduce(sum), reindexing（col2im). 在每一階段都可以做一些事情。
用data driven的方式去學每一階段的引數，也是近些年的主流方向。
主要工作應該都是實習生做的為主…………也同求靠譜實習生
6樓：林孟瀟
思路是順著STN來的，不過最近感受野的問題在很多任務中也很受關注。
具體怎樣還是找時間復現一版看看。。。因為插值比較複雜，主流框架似乎都沒有支援，感覺寫起來還是有點蛋疼的。
7樓：wangyang
1. 相當於把卷積的感受野變大了，同時加了稀疏約束。用在3D卷積上應該不錯。
2. 乙個啟發是可以用取樣來代替權重。
3. 沒看到分類任務的結果。不知道隨機偏移訓練的時候固定會怎樣。
4. 後面可以跟注意力模型和強化學習結合試試。
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