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Deformable Convolutional——可变形卷积在深度学习的计算机视觉任务中，如果使用可变形卷积，则可以显著提升Faster R-CNN和R-FCN等算法在物体检测和分割上的性能。只需要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升，Deformable Convolutional，非常好的文章，值得一看~
5. 消融研究和实验结果 5.1 使用可变形卷积在不同数量的最后几层上 3和6个可变形卷积也很好。最后，作者选择3，因为可以很好地权衡用于不同的任务。我们还可以看到DCN改进了DeepLab，class-aware RPN(或认为是简化的SSD），fast - R-CNN和R-FCN 5.2. 可变形卷积偏移距离分析
上述分析亦说明了DCN的有效性。首先，根据ground truth bound
box标注和滤波器中心的位置，将可变形卷积滤波器分为四类：small、medium、large和background。
然后测量膨胀值(偏移距离)的均值和标准差。 发现可变形滤波器的感受野大小与目标大小相关，说明可以有效地从图像内容中学习变形。
背景区域的滤波器大小介于中、大物体之间，说明识别背景区域需要较大的感受野。
与可变形RoI pooling类似，现在部分被偏移以覆盖非刚性物体。 5.3 在PASCAL VOC上和Atrous卷积对比只使用可变形卷积：DeepLab，class-aware RPN， R-FCN使用可变形卷积都得到了改进，已经优于使用atrous
convolution实现的DeepLab，RPN和R-FCN。与atrous convolution相比，Faster
R-CNN使用可变形卷积更具有竞争优势。
只使用Deformable RoI Pooling：在Faster R-CNN和R-FCN中只使用Deformable RoI
Pooling。对于Faster-RCNN，两者差不多，对于R-FCN，Deformable RoI Pooling更好。
使用可变形卷积和Deformable RoI Pooling：对于Faster
R-CNN和R-FCN，使用可变卷积核可变ROI池化效果是最好的。
可变形卷积只在模型参数和计算上增加很小的开销
除了增加模型参数之外，显著的性能改进来自于模型几何变换的能力。
英文原文：英文文献
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