抽样方法的改进似乎像人类进化一样永无休止 — David 9
CVPR 2017机器视觉顶会今年6月21号才举办，但是2016年11月就投稿截止了。微软每年都是CVPR大户，今天我们要讲解的就是MSRA微软亚洲研究院的最新投稿论文：Deformable Convolutional Networks。（很可能被收录哦~）我们暂且翻译为：可变形卷积网络。
这是一种对传统方块卷积的改进核。本质是一种抽样改进。
谈到抽样，人脑好像天生知道如何抽样获得有用特征，而现代机器学习就像婴儿一样蹒跚学步。我们学会用cnn自动提取有用特征，却不知用什么样的卷积才是最有效的。我们习惯于方块卷积核窗口，而Jifeng Dai的work认为方块不是最好的形状：
如果能让网络自己学习卷积窗口形状，是不是一件很美好的事情？ 继续阅读MSRA微软亚洲研究院 最新卷积网络: Deformable Convolutional Networks(可变形卷积网络)