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,扩张率的改变可以控制卷积核感受野的...
空洞(扩张)卷积(Dilated Convolution) 可分离卷积(separable convolution) 空间可分离卷积 深度可分离卷积(depthwise separable convolution) 分组卷积(Group Convolution) 可变形卷积(Deformable Convolution) DCN v1 DCN v2 参考链接 卷积-转置卷积-空洞卷积-深度可分离卷积-分组卷积-可变形卷积_studyeboy的专栏-CSDN博客...
可见,分组卷积的参数变为原来的八分之一,极大地减小了参数。 空洞卷积 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...
部分一:标准卷积(1)单通道卷积假设输入为C*H*W=1*4*4,卷积核kernel_size=3*3,步长stride=1,填充padding=None,卷积过程如下:(2)多通道卷积假设输入为C*H*W=3*4*4,卷积核kernel_size=3*3*3,步长stride=1,填充padding=None,卷积过程如下:(3)计算输出大小假设
简介:分组卷积/转置卷积/空洞卷积/反卷积/可变形卷积/深度可分离卷积/DW卷积/Ghost卷积/ 1. 常规卷积 假设输入层为一个大小为64 × 64 64×6464×64像素、三通道彩色图片。经过一个包含4 44个Filter的卷积层,最终输出4 44个Feature Map,且尺寸与输入层相同。整个过程可以用下图来概括。
空洞卷积,即扩张卷积,通过在不增加参数的情况下扩大感受野,为图像分割提供了多尺度信息。通过调整扩张率,它能在保持分辨率的同时提取丰富的特征,是图像处理中的得力助手。深度可分离卷积,是卷积神经网络轻量化的重要手段,它将卷积分解为深度卷积(逐层处理通道)和点卷积(融合通道),大大减少参数量...
空洞卷积(扩张卷积)通过添加空洞来扩大感受野,而无需增加参数和模型复杂度。扩张率定义了卷积核处理数据时各值的间距,从而在不增加参数的情况下扩大视野。空洞卷积常用于图像分割领域,能既增大感受野又不减小图像大小。通过调整扩张率,可以获得多尺度信息。可分离卷积包括空间可分离卷积和深度可分离卷积。
先看普通卷积,假设一张… 武辰发表于深度学习与... 入门:概览深度学习中的卷积结构 机器之心发表于机器之心 “蓝图”卷积--对深度可分离卷积的再思考 ZSS 深度学习中不同类型卷积的综合介绍:2D卷积、3D卷积、转置卷积、扩张卷积、可分离卷积、扁平卷积、分组卷积、随机分组卷积、逐点分组卷积等pytorch代码实现和...
对卷积神经网络认识的进一步加强(卷积变种:分组卷积、空洞卷积、深度可分离卷积、可形变卷积),一、分组卷积GroupconvolutionGroupconvolution分组卷积,最早在AlexNet中出现,由于当时的硬件资源有限,训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理,因此作者把featu
深度可分离卷积、分组卷积、空洞卷积、转置卷积 https://blog.csdn.net/yqmind/article/details/82977172 __EOF__