INCOMING TRANSMISSION

Deformable Convolution 在正式介绍这个工作之前很有必要先了解什么是 Deformable Convolution 。 Deformable Convolution 是MSRA的代季峰老师以及实习生在2017年提出的一种全新的卷积结构。这种方法将固定形状的卷积过程改造成了能适应物体形状的可变的卷积过程，从而使结构适应物体形变的能力更强。 传统的CNN只能靠一些简单的方法(比如max pooling)来适应物体的形变，如果形变的太厉害就无能为力了。因为CNN的卷积核的geometric structure是fixed的，也就是固定住的。卷积核总是在固定位置对输入特征特征进行采样。 为了改变这种情况专家们想了很多方法，最常见的有两种： 1. 使用大量的数据进行训练。比如用Im...

回顾 PPO [公式] 其中 (q, a) 是 数据集 [Math] 中采样的 questionanswer pair, [Math] 是重要性采样比的clip范围, [Math] 是时间步 t 的优势估计量. 给定 value function V 和 reward function R , [Math] 使用广义优势估计 (GAE) 来计算: [公式] 其中， [公式] GRPO 相比于 PPO, GRPO 去掉了value function 并以分组的方式估计优势。对于特定的问答对 (q, a), behavior policy [Math] 生成了一组 G 个 response \{o...