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,是有
因为空洞卷积得到的某一层的结果中,邻近的像素是从相互独立的子集中卷积得到的,相互之间缺少依赖。因此存在gridding问题(网格效应/棋盘问题): 局部信息丢失:由于空洞卷积的计算方式类似于棋盘格式,某一层得到的卷积结果,来自上一层的独立的集合,没有相互依赖,因此该层的卷积结果之间没有相关性,即局部信息丢失。 远距...
空洞卷积中文名也叫膨胀卷积或者扩张卷积,英文名也叫Atrous Convolution 空洞卷积最初的提出是为了解决图像分割的问题而提出的,常见的图像分割算法通常使用池化层和卷积层来增加感受野(Receptive Filed),同时也缩小了特征图尺寸(resolution),然后再利用上采样还原图像尺寸,特征...
传统卷积感受野: 最后一个的感受野在输入图像上的映射为红色 7*73层卷积核卷积后的结果在输入图片上映射的感受野为7*7 空洞卷积感受野: 使用空洞卷积原始卷积核为3*3膨胀率为1膨胀后卷积核大小为7*7投影到输入图片感受野为7*7(红点为原始卷积核的值,其余部分为填充的0) 两者的区别:传统卷积:传统卷积的感受野...
空洞卷积在图像分割需要增加感受野同时保持特征图的尺寸的需求中诞生,本文详细介绍了空洞卷积的诞生、原理、计算过程以及存在的两个潜在的问题,帮助大家将空洞卷积这一算法“消化吸收”。 一、空洞卷积的提出 空洞卷积中文名也叫膨胀卷积或者扩张卷积,英文名也叫Atrous Convolution ...
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...
一、空洞卷积的提出 空洞卷积(atrous convolutions)又名扩张卷积(dilated 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。 该结构的目的是在不用pooling(pooling层会导致信息损失)且计算量相当的情况下,提供更大的感受野。 顺便一提,卷积结构的...
k：卷积核的尺寸 p：padding的数值，一般指单侧填充几个单元 stride：步长 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...
混合空洞卷积(HDC,原文:Understanding Convolution for Semantic Segmentation) 当连续使用空洞卷积时,可以通过设置不同的膨胀系数(dilation rate)来避免网格效应(gridding effect)和局部信息丢失的问题。HDC通过交替使用不同膨胀率的空洞卷积层,可以确保每个像素点都能被多个...
了解空洞卷积 如何通过捕获图像中的更大背景来改进传统卷积方法。 探索使用空洞卷积 的知名 CNN 架构,例如 DeepLab 和 WaveNet ,看看它如何提高其性能。 通过实际示例和代码片段,亲身了解空洞卷积在 CNN 中的应用。 了解CNN:工作原理 卷积神经网络(CNN)是一类深度神经网络,主要用于分析图像和视频等视觉数据。它们受到...