[发明专利]一种可变形卷积方法、装置及可存储介质

权利要求书

1.一种可变形卷积方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，对输入特征图进行常规卷积得到多组采样点坐标的偏移向量；

步骤2，对每组采样点的坐标分别从输入特征图提取偏移后的采样点的特征，并使用卷积核加权求和得到每组的输出特征；

步骤3，将各组的卷积输出特征平均得到最终的输出特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括：

步骤1-1，对于输出特征图y上的位置p₀，在输入特征图x上使用mxm的网格R采样特征，其中R＝{(-1,-1),(-1,0),...,(0,1),(1,1)}；

步骤1-2，对采样后的特征用卷积核权重w_o加权求和，得到各组采样点坐标的偏移值向量：

式中，o(p₀)为位置p₀的偏移值向量；w_o(p_n)为卷积核权重w_o在p_n处的权重向量，x(p₀+p_n)为输入特征图x在位置p₀+p_n处的特征向量；

步骤1-3，将偏移向量o分为g组，得到各组的偏移向量o¹,o²,...,o^g。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1-1中，m取值为3。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2包括：

步骤2-1，对于每组偏移向量oⁱ，对网格R中的采样点坐标进行偏移；

步骤2-2，用偏移后的采样点在输入特征图x上用双线性插值的方法提取特征；

步骤2-3，对采样后的特征用卷积核w加权求和，得到第i组输出特征图y_i在位置p₀的特征y_i(p₀)：

其中，w(p_n)为卷积核权重w在p_n处的权重向量；x(p₀+p_n+o_nⁱ)为输入特征图x在位置p₀+p_n+o_nⁱ处的特征向量，o_nⁱ为第i组的第n个采样点的位置。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，输入特征图x在位置p₀+p_n+o_nⁱ处的特征向量为：

其中，q为特征图上的某个采样点，q_x和q_y分别为q的横纵坐标，(p₀+p_n+o_nⁱ)_x和(p₀+p_n+o_nⁱ)_y分别为p₀+p_n+o_nⁱ的横纵坐标，x(q)为输入特征图x在位置q的特征向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3为：

将各组的卷积输出特征y_i平均得到最终的输出特征，采用如下公式：

式中，y(p₀)为在位置P₀的最终输出特征。

7.一种装置，其特征在于，包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序或指令，所述程序或指令由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一所述可变形卷积方法。

8.一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述可变形卷积方法。