Unity项目2D-Deformable-body

Deformable DETR 模型的两个官方权重文件： r50_deformable_detr_plus_iterative_bbox_refinement_plus_plus_two_stage-checkpoint.pth r50_deformable_detr_plus_iterative_bbox_refinement-checkpoint.pth

Unsupervised Learning of Probably Symmetric Deformable 3D Objects from Images in the Wild.pdf

PyTorch中的Deformable-ConvNets-V2 此存储库是的实现。 从原始移植。 有关完整框架，请参考此。 在可以找到基于mmdetection代码库的DCNv2的结果。 非常感谢强大而干净的框架。 master分支中的运算符与pytorch_v0.4.1兼容。 对于pytorch v1.0.0（由Jiajiai 实现）上的运算符，请参阅。 多亏了和mmlab的其他贡献者，DCNv2现在已基于该分支的主分支纳入正式的mmdetection回购中。 现在，它是使用新的cpp扩展api编写的，并且支持PyTorch 0.4.1和1.0，但速度和内存优化较小。 结果和模型可以在找到。 建造 sh make.sh 有关用法示例，请参见test.py和test_modulated.py 。 注意 此仓库提供了可变形的conv层，该层可在Deformable ConvNets

非监督学习图像形变配准

Deformable DETR demo

可变形卷积的TensorFlow实现 这是以下论文的TensorFlow实现： 戴继峰，齐浩志，熊玉文，李毅，张国栋，韩寒，魏一辰。 2017。可变形卷积网络。 arXiv [cs.CV]。 arXiv。 该代码只能在。 旋转训练图 采样地点 基本用法 DeformableConvLayer是自定义的Keras图层，因此您可以像其他任何标准图层（例如Dense ， Conv2D一样使用它。 这是一个简单的示例： inputs = tf . zeros ([ 16 , 28 , 28 , 3 ]) model = tf . keras . Sequential () model . add ( DeformableConvLayer ( filters = 6 , kernel_size = 3 , strides = 1 , padding = 'valid' , dilat

计算机视觉Github开源论文

Learning end-to-end robotic manipulation of deformable objects

形变配准Demo