四、扩张卷积(空洞卷积 Dilated Convolutions) 五、可分离卷积 空间可分离卷积(separable convolution) 深度可分离卷积(depthwise separable convolution) 在全连接神经网络中,每个神经元都和上一层的所有神经元彼此连接,这会导致网络的参数量非常大,难以实现复杂数据的处理。为了改善这种情况,卷积神经网络应运而生。 一...
1.空洞卷积(Dilated Convolution) 1.1 空洞卷积提出背景 在像素级预测问题中(比如语义分割,这里以FCN1为例进行说明),图像输入到网络中,FCN先如同传统的CNN网络一样对图像做卷积以及池化计算,降低特征图尺寸的同时增大感受野。但是由于图像分割是一种像素级的预测问题,因此我们使用转置卷积(Transpose Convolution)进行上采...
【神经网络-卷积】常规卷积、空洞卷积、多尺度卷积、分组卷积、可分离卷积、DCN形变卷积 卷积的目的: 浅层:从输入图像中提取不同方面的特征,比如水平,垂直 ,边缘或对角线。 深层:通过浅层特征的组合,提取更加抽象的高层语义特征或全局特征。 卷积变化的目的: 提高模型精… 木子发表于论文解读 深度学习中不同类型卷...
importtorchimporttorch.nnasnn# 深度卷积模块'''设置分组卷积参数:输入通道数:in_ch(必须是分组数groups的整数倍);输出通道数:out_ch(必须是分组数groups的整数倍);卷积核:3*3;步长:1;填充:无;分组数:groups;groups=in_ch=out_ch'''classDepthwise_Conv(nn.Module):def__init__(self,in_ch,out_ch,gr...
1. 反卷积/转置卷积/逆卷积2. 空洞卷积/膨胀卷积3. 可分离卷积(空间可分离卷积、深度可分离卷积), 视频播放量 1.6万播放、弹幕量 77、点赞数 280、投硬币枚数 184、收藏人数 375、转发人数 188, 视频作者 编程八点档, 作者简介 学编程,有我在,别害怕。收看编程八点档,
空洞卷积(dilated 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3 x3的卷积核,在相同参数量和计算量下拥有5x5(dilated rate =2)或者更大的感受野,从而无需下采样。扩张卷积(dilated convolutions)又名空洞卷积(atrous convolutions),向卷积...
空洞卷积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,在相同参数量和计算量下拥有5x5(dilated rate =2)或者更大的感受野,从而无需下采样。 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 ...
空洞卷积是针对图像语义分割问题中下采样(即池化操作)会降低图像分辨率,丢失信息而提出的一种卷积思路。空洞卷积通过对卷积核添加空洞来扩大感受野,感受野是指数级增长的。 空洞卷积并不增加参数量,多出的点给出的权值就是0,无需训练。 转置卷积 用转置卷积进行上采样,当用神经网络生成图片的时候,经常需要将一些低分...
空洞卷积(dilated 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3 x3的卷积核,在相同参数量和计算量下拥有5x5(dilated rate =2)或者更大的感受野,从而无需下采样。扩张卷积(dilated convolutions)又名空洞卷积(atrous convolutions),向卷积...
pytorch 深度可分离卷积 深度可分离卷积网络 0.前言 在原始图像卷积网络的基础上,经过不断的改进和优化,出现了如分组卷积(Group convolution)、空洞卷积(Dilated / Atrous Convolution convolution),深度可分离卷积(Depthwise Seperable Convolution)等各式各样的卷积改进形式。