总结:简单来说,就是空洞卷积虽然在参数不变的情况下保证了更大的感受野,但是对于一些很小的物体,本身就不要那么大的感受野来说,这是嫉妒不友好的。 3.3 通向标准化设计:Hybrid Dilated Convolution (HDC) 说得更简单明白一点其实就是使用多个不同空洞率的空洞卷积核混合,当然至于没一个卷积核的空洞率rate怎么选择...
1.3 空洞卷积与标准卷积的区别 对于一个尺寸为 $3\times{3}$ 的标准卷积,卷积核大小为 $3\times{3}$ ,卷积核上共包含9个参数,在卷积计算时,卷积核中的元素会与输入矩阵上对应位置的元素进行逐像素的乘积并求和。而空洞卷积与标准卷积相比,多了扩张率这一个参数,扩张率控制了卷积核中相邻元素间的距离,扩张...
空洞卷积(Dilated Convolution)是一种通过插入空洞扩大感受野的特殊卷积操作,能在不显著增加计算量的前提下捕捉更大范围的上
卷积算法有很多变化,其中“空洞卷积”便是一种,它比普通卷积多一个“空洞率”的参数。 “空洞卷积”就像是给神经网络装上了一副放大镜一样,让普通卷积的感受野变得更大,可以看到更远、更广的地方。 今天就一起来了解下“空洞卷积”。 1、空洞卷积是什么 首先,我们得明白普通卷积是怎么一回事。 普通卷积(点击查...
卷积 卷积层的结构参数 卷积核大小(Kernel Size):定义卷积操作的感受野。 步幅(Stride):定义卷积核遍历图像时的步幅大小。其默认值通常设置为1。设置大于1的值后对图像进行下采样,这种方式类似池化操作。 边界扩充(Padding):定义了网络层处理样本边界的方式。当卷积核大于1且不进行边界扩充,输出尺寸将相应缩小;当卷积...
多个普通卷积堆叠 感受野明显小很多 Hybrid Dilated Convolution(HDC) 混合膨胀卷积, 空洞卷积会产生 栅格效应,需要 设计 膨胀率 使得卷积核能够覆盖所有像素,HDC 用于解决这一问题。 HDC 要求 膨胀率 满足如下要求 1.满足公式和约束 Mi 表示 第 i 层 最大 可使用 的 膨胀率,ri 表示 第 i 层的膨胀率, n 表...
1*1卷积 可见,1*1卷积不会改变特征图的空间结构(H和W不变),可以实现特征图通道的升维和降维;同时,1*1卷积过程相当于全连接层的计算过程,再引入非线性激活函数,可以增加网络的非线性,使网络可以表达更加复杂的特征。 部分三:深度可分离卷积 深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)包括深度卷积(Depthwise ...
在计算机视觉领域,卷积神经网络 (CNN) 重新定义了图像分析和理解的格局。这些强大的网络在图像分类、目标检测和语义分割等任务方面取得了突破。它们为医疗...
首先呢,空洞卷积有一个很独特的地方,就是它可以在不增加参数量的情况下增大感受野。这就好比你看东西,我眼睛不动,但是能看到更大的范围了。你想啊,如果是普通卷积,就像是原来那种只能看一小片地方的小窗户,而空洞卷积呢,就像是给这个小窗户加了个望远镜,不用扩大窗户本身(也就是不需要增加参数量),却能看到更...
空洞卷积 Dilated Convolution 空洞卷积 Dilated Convolution# 通常的卷积操作,除了需要指定输入输出通道数,还需要确定卷积核大小 kernei_size、步长 stride、填充大小 padding。 Conv1d(384,48, kernel_size=3, stride=1, padding=1) 空洞卷积则是在此基础上增加了 dilation 参数,用于控制卷积核的扩张程度。dilation...