DeformConv2D

deform_conv2d 对输入4-D Tensor计算2-D可变形卷积。给定输入Tensor x，输出Tensor y，可变形卷积运算如下所示：

可形变卷积v2(mask != None):

可形变卷积v1(mask = None):

其中

和

分别为第k个位置的可学习偏移和调制标量。在deformable conv v1中

为1.

具体细节可以参考论文： 和 <<Deformable Convolutional Networks>> 。

示例

输入：

input 形状：

卷积核形状：

offset 形状：

mask 形状：

输出：

输出形状：

其中

参数：

• in_channels (int) - 输入图像的通道数。

• out_channels (int) - 由卷积操作产生的输出的通道数。

• kernel_size (int|list|tuple) - 卷积核大小。可以为单个整数或包含两个整数的元组或列表，分别表示卷积核的高和宽。如果为单个整数，表示卷积核的高和宽都等于该整数。

• dilation (int|list|tuple，可选) - 空洞大小。可以为单个整数或包含两个整数的元组或列表，分别表示卷积核中的元素沿着高和宽的空洞。如果为单个整数，表示高和宽的空洞都等于该整数。默认值：1。

• groups (int，可选) - 二维卷积层的组数。根据Alex Krizhevsky的深度卷积神经网络（CNN）论文中的成组卷积：当group=n，输入和卷积核分别根据通道数量平均分为n组，第一组卷积核和第一组输入进行卷积计算，第二组卷积核和第二组输入进行卷积计算，……，第n组卷积核和第n组输入进行卷积计算。默认值：1。

• bias_attr （ParamAttr|bool，可选）- 指定偏置参数属性的对象。若 bias_attr 为bool类型，只支持为False，表示没有偏置参数。默认值为None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 。

形状:

• x:

  

• offset:

• 输出:

  

其中:

代码示例：