Dilated Convolutions,翻译为扩张卷积或空洞卷积。扩张卷积与普通的卷积相比,除了卷积核的大小以外,还有一个扩张率(dilation rate)参数,主要用来表示扩张的大小。扩张卷积与普通卷积的相同点在于,卷积核的大小是一样的,在神经网络中即参数数量不变,区别在于扩张卷积具有更大的感受野。感受野是卷积核在图像上看到的大小,...
深度学习卷积的操作原理 (超参数)称之为dilationrate(扩张率),指的是kernel各点之前的间隔数量,【正常的convolution的dilatationrate为1】。在相同的计算条件下,空洞卷积...convolution)是针对图像语义分割问题中下采样会降低图像分辨率、丢失信息而提出的一种卷积思路。利用添加空洞扩大感受野,让原本3x3的卷积核,在相同...
扩张卷积(Dilated Convolution)也被称为空洞卷积或者膨胀卷积,是在标准的卷积核中注入空洞,以此来增加模型的感受野(reception field)。相比原来的正常卷积操作,扩张卷积多了一个参数: dilation rate,指的是卷积核的点的间隔数量,比如常规的卷积操作dilatation rate为1。 前言 CNN结构中,大部分的layer是靠Conv和Pooling完...
扩张卷积操作还是很好理解的,上图中(a)是基础的卷积核,扩张卷积就是在这个基础卷积核加入间隔,上图(b)对应3×33\times33×3 的dilation rate=2的卷积,但是间隔为1,也就是相当于对应7×77\times77×7的图像块,可以理解为kernel size还是变成了7×77\times77×7,但是却只有9个点有参数,其余的位置参数都是0...
下图是扩张卷积的示意图。 (a) 普通卷积,1-dilated convolution,卷积核的感受野为3×3=93×3=9。 (b) 扩张卷积,2-dilated convolution,卷积核的感受野为7×7=497×7=49。 (c) 扩张卷积,4-dilated convolution,卷积核的感受野为15×15=22515×15=225。
卷积操作是计算机视觉以及图像处理领域中最重要以及最基础的操作之一。 我们可以简单理解卷积是对两个矩阵进行按元素(element-weise)的乘法,然后再对得到的矩阵结果个元素求和。 所以,在实际中,卷积...DRN - 扩张残留网络(图像分类和语义分割) DRN - 扩张残留网络(图像分类和语义分割) 原标题 | Review: DRN —...
扩张卷积(dilated convolutions)又名空洞卷积(atrous convolutions),向卷积层引入了一个称为 “扩张率(dilation rate)”的新参数,该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。换句话说,相比原来的标准卷积,扩张卷积(dilated convolution) 多了一个hyper-parameter(超参数)称之为dilation rate(扩张率),指的是kernel各...
基于扩张卷积来构建的上下文模块Context Module,如下所示: 基础的上下文模块,和大的上下文模块 如图,context module有7层,这些层采用不同扩张率的3×3 kernel size 的扩张卷积,扩张的率分别为1,1,2,4,8,16,1。 最后一层用了一个1×1的卷积,将通道数映射为与输入通道数相同大小。因此,输入和输出具有相同数量...
Dilation convolution(扩张卷积)的原理其实也比较简单,就是在kernel各个像素点之间加入0值像素点,变向的增大核的尺寸从而增大感受野。 结构如下: 如上图所示,(a)是我们常见的卷积核,可以看成d=1的扩张卷积,核的尺寸为3,感受野为3;(b)是d=2的扩张卷积,核的尺寸上升为5=2*(3-1)+1,如果与(a)叠加使用的话...
扩张卷积运算 扩张卷积运算 扩张卷积运算在图像处理领域有独特应用。它能有效增大卷积核的感受野范围。扩张卷积运算通过设置扩张率改变运算方式。不同扩张率会使卷积核采样间隔不同。比如扩张率为2时采样间隔比扩张率1大。扩张卷积运算可避免池化带来的信息损失。它在语义分割任务中发挥关键作用。能够捕捉图像中更丰富的...