【论文笔记】Object detection with location-aware deformable convolution and backward attention filtering
& 论文概述 获取地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhang_Object_Detection_With_Location-Aware_Deformable_Convolution_and_Backward_Attention_Filtering_CVPR_2019_paper.pdf & 总结与个人观点 本文提出了 location-aware deformable convolution 以及 backward attention filtering 模块以提高自动驾驶中多类别多尺度目标检测的性能。其中location-aware deformable convolution能够 自适应提取不均匀分布的上下文特征 ,与标准卷积特征结合以搭建为复杂场景中检测目标的健壮的、更具表征力的特征。Backward attention filtering模型利用深层卷积层中的高级语义特征以 增强有信息的高分辨率特征同时抑制分散特征 ,提高了性能同时减少了需要的RoIs。通过在前向-后向网络中结合两个方法,在KITTI以及PASCAL VOC数据集中速度和性能均达到顶尖水准。 本文主要关注两个方面:上下文信息以及空间信息的精炼。分别使用位置感知的可变形卷积以及注意力机制,均是增强特征方面的操作