Python从0到100（九十三）：可变形卷积DCN的深入解析及在PAMAP2数据集上的实战

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本文目录：

• 一、DCN的基础原理
• • 1. 传统CNN的局限性
  • 2. DCN的核心思路
• 二、DCN的架构
• • 1. 输入层
  • 2. 可变形卷积层（DeformConv2d）
  • 3. 整体结构
• 三、代码实现详解
• • 1. DeformConv2d 的实现
  • • 1.1 初始化
    • 1.2 前向传播
    • 1.3 辅助函数
  • 2. DeformableConvolutionalNetwork 的实现
  • • 2.1 初始化
    • 2.2 前向传播
• 四、PAMAP2数据集实战结果
• • 1.训练结果
  • 2.每个类别的准确率
  • 3.混淆矩阵图及准确率和损失曲线图
• 总结
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