تفوق أداء شبكات التلافيف المتغيرة (Deformable Convolutional Networks) ينبع من قدرتها على التكيف مع التغيرات الهندسية للأجسام. من خلال فحص سلوكها التكيفي، نلاحظ أن دعم المكان لخصائصها العصبية يتماشى بشكل أكثر دقة مع بنية الجسم مقارنة بـ ConvNets العادية، ومع ذلك قد يمتد هذا الدعم إلى ما هو أبعد من المنطقة المعنية، مما يؤدي إلى تأثر الخصائص بالمحتوى غير ذي الصلة في الصورة. لحل هذه المشكلة، نقدم إعادة صياغة لشبكات التلافيف المتغيرة تحسن قدرتها على التركيز على المناطق ذات الصلة في الصورة، وذلك من خلال زيادة قوة النمذجة وتعزيز التدريب. يتم تعزيز قوة النمذجة من خلال دمج أكثر شمولًا للتلافيف المتغيرة داخل الشبكة، وإدخال آلية ضبط توسع نطاق نمذجة التشوه. للحصول على استفادة فعالة من هذه القدرة النموذجية المحسنة، نوجه تدريب الشبكة عبر نظام تقليد الخصائص المقترح الذي يساعد الشبكة على تعلم خصائص تعكس تركيز الجسم وقدرة تصنيف R-CNN. بفضل المساهمات المقترحة، فإن هذا الإصدار الجديد من شبكات التلافيف المتغيرة يحقق مكاسب أداء كبيرة مقارنة بالنموذج الأصلي ويقدم نتائج رائدة في معيار COCO لأهداف الكشف عن الأجسام وتقسيم الحالات.