* モデルのスケールアップを行う場合、既存研究ではwidth(特徴量マップのチャンネル数)、depth(モデルの層数)、resolution(入力画像解像度)のいずれか1つもしくは2つだけ大きくすることが大半であったのに対し、本論文では3つのパラメータを同時に大きくする…

* deformable convolutionとdeformable RoI poolingを提案 * 入力特徴マップの値に応じて、演算する画素を動的に変更する * 畳み込み層の場合、入力画素位置が変わる * Fig1(a)は3x3の通常の畳み込み層を2回行う場合のreceptive fieldの概念図 * Fig1(b)はde…