基于此,DeepLab就提出了“空洞卷积”(atrous convolution)的概念。 2 空洞卷积 一句话概括空洞卷积:调整感受野(多尺度信息)的同时控制分辨率的神器。 (1) 控制感受野 下图是空洞卷积结构的示意图,从左到右比率(rate)分别为1、6和24,比率可以粗暴理解为卷积核内相邻两个权重之间的距离。从图中可以看出,当比率为1的...
3、空洞卷积（膨胀卷积）（Dilated Convolution / Atrous Convolution）为扩大感受野，在卷积核里面的元素之间插入空格来“膨胀”内核，形成“空洞卷积”（或称膨胀卷积），并用膨胀率参数L表示要扩大内核的范围，即在内核元素之间插入d-1个空格。当d=1时，则内核元素之间没有插入空格，变为标准卷积。如下图为膨胀率...
这个问题在语义分割中尤其显著,而空洞卷积的设计很好的避免了这些问题。 空洞卷积的两大优势: 1.特征图相同情况下,空洞卷积可以得到更大的感受野,从而获得更加密集的数据 2.特征图相同情况下,更大的感受野可以提高在目标检测和语义分割的任务中的小物体识别分割的的效果。 我们可以显而易见的看到,使用空洞卷积代替下...
那么,转置卷积就可以理解为是: 空洞卷积的计算过程 空洞卷积(Dilated convolutions)在卷积的时候,会在卷积核元素之间塞入空格,如下图所示: 这里引入了一个新的超参数 d,(d - 1) 的值则为塞入的空格数,假定原来的卷积核大小为 k,那么塞入了 (d - 1) 个空格后的卷积核大小 n 为: 进而,假定输入空洞卷积的...
通过使用适当的空洞率，可以使卷积核在感受野内捕捉到更多的上下文信息，从而提高分割的准确性。此外，空洞卷积还可以减少特征图的分辨率损失，使得网络更好地保留细节信息。二、多尺度特征融合方法 多尺度特征融合方法是一种用于综合不同尺度特征的技术，旨在提高语义分割的鲁棒性和泛化能力。在图像中，不同尺度的特征...
空洞卷积的计算过程 空洞卷积(Dilated convolutions)在卷积的时候,会在卷积核元素之间塞入空格,如下图所示: 空洞卷积过程,蓝色表示输入,绿色表示输出 这里引入了一个新的超参数 d,(d - 1) 的值则为塞入的空格数,假定原来的卷积核大小为 k,那么塞入了 (d - 1) 个空格后的卷积核大小 n 为: ...
扩展卷积又称为空洞卷积是针对图像语义分割 卷积展宽, 在搭配深度学习多个卷积层时我们经常要计算卷积层的输出张量的尺寸大小,可以用如下公式计算:1,公式卷积层输出尺寸:o=⌊(i+2p-k)/s⌋+1式中,i:输入尺寸;o:输出尺寸;p:padding;k:kernel_size;s:strid
通过空洞卷积进行多尺度上下文信息聚合而不降低特征图大小,空洞卷积支持感受野的指数增长。 2. 问题 论文首先提出两个问题: 在图像分割FCN中,图像输入到FCN,FCN先卷积再赤化,降低图像像素同时增大感受野,但要逐像素输出需要将小图像上采样后预测,FCN采取了反卷积的方式,这一过程损失了信息。\rightarrow→ “是否真的...
1.1空洞卷积：传统卷积操作具有固定的感受野大小，而空洞卷积引入了空洞率参数，可以灵活地扩大感受野，增加每层神经元对输入图像的感知范围。1.2多尺度信息融合：深度空洞卷积网络通过多尺度空洞卷积和金字塔池化等结构，实现了不同空洞率下的特征图融合，提高了模型对图像语义信息的理解能力。1.3上采样与跳跃连接：...
在图像语义分割中,空洞卷积网络的研究不断取得进展。以下是几个常见的空洞卷积网络模型: DeepLab系列:DeepLab是一种基于空洞卷积网络的图像语义分割模型。它通过引入空洞卷积和空间金字塔池化等操作,实现了较大感受野和更好的细节保留。 PSPNet:PSPNet(PyramidScene ParsingNetwork)是一种基于空洞卷积网络的图像语义分割模型...