膨胀卷积是一种通过引入“空洞”来扩展卷积核感受野的卷积操作,能够在不增加参数量的情况下捕捉更广泛的上下文信息。它广泛应用于图像分割、目标检测和多尺度特征提取等任务。 膨胀卷积的定义与关键概念 膨胀卷积通过在卷积核的元素之间插入空洞来扩展感受野,这种操作被称为“空洞卷积”或“Atrous Co...
膨胀卷积,顾名思义,是经过膨胀设计的卷积运算。 可以看出,膨胀卷积的卷积核是在普通卷积核的基础上扩大了尺寸,但是真正参与运算的卷积核单元没有变化(图中只有蓝色方块才是参与运算的单元,无色小方块中的元素用0填充。左半部分的普通卷积核尺寸为3×3,右半部分卷积核尺寸为5×5,但右半部分深蓝色的参与运算的元素...
k: 膨胀卷积核的kernel大小 r: 膨胀卷积的dilation rate"""new_map=np.zeros_like(dilated_map)foriinrange(dilated_map.shape[0]):forjinrange(dilated_map.shape[1]):ifdilated_map[i][j] >0: dilated_conv_one_pixel((j, i), new_map, k=k, r=r, v=dilated_map[i][j])returnnew_mapdef...
空洞卷积(dilated convolution)理解 转自:https://www.jianshu.com/p/f743bd9041b3 Dilated/Atrous Convolution(中文叫做空洞卷积或者膨胀卷积) 或者是 Convolution with holes 从字面上就很好理解,是在标准的 convolution map 里注入空洞,以此来增加 reception field。相比原来的正常convolution,dilated c......
Dilated/Atrous Convolution(中文叫做空洞卷积或者膨胀卷积) 或者是 Convolution with holes 从字面上就很好理解,是在标准的 convolution map 里注入空洞,以此来增加 reception field。相比原来的正常convolution,dilated convolution 多了一个 hyper-parameter 称之为 dilati... ...
膨胀卷积会在卷积的过程中增加一些空洞，略过空洞的点，如下图所示。上图中的三个卷积核尺寸都是 3×3。(a) 中的卷积为标准的卷积，即 dilation rate = 1，此时这个卷积核的感受野大小为 3×3。(b) 中的卷积核跟在 (a) 的卷积操作后面，但是采用膨胀卷积，dilation rate = 2，即卷积的空洞为 1，此时...
其中KsizeKsize代表空洞卷积的kernel size,d代表dilation rate(普通卷积为1),K等效大小K等效大小代表空洞卷积转换成同样感受野的普通卷积的kernel size大小。 感受野计算公式: RFi=(RFi+1−1)×Stride+KsizeRFi=(RFi+1−1)×Stride+Ksize 膨胀卷积表达公式: CdKsizeCKsized 其中KsizeKsize代表空洞卷积的kernel size...
空洞卷积自2016在ICLR(International Conference on Learning Representation)上被提出的。 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」 空洞卷积可以在「增加感受野」的同时「保持特征图的尺寸不变」,从而代替下采样和上采样操作。 二、原理 1.增加感受野 首先我们先看一下「标准...
膨胀卷积的公式可以描述为: 对于标准的卷积核KK和扩张率RR,膨胀后的卷积核K′K′的尺寸关系可以用以下公式表示: K′=K+(K−1)×(R−1)K′=K+(K−1)×(R−1) 这里的KK是原始卷积核的尺寸(例如KK为3×33×3),RR是扩张率,K′K′是膨胀后的卷积核尺寸。©...
膨胀卷积是一种可以增大感受野的卷积操作,可以帮助网络更好地捕捉长距离的信息。将膨胀卷积应用到UNet模型中可以提高网络对于大范围上下文信息的利用能力,从而改善分割结果的质量。 具体来说,可以在UNet的编码器和解码器部分都使用膨胀卷积,以增加网络对输入图像整体信息的感知能力和对输出分割结果的精细化处理能力。在编码...