我们研究了用于密集预测的卷积网络架构。由于模型必须产生高分辨率的输出,我们认为整个网络的高分辨率操作是可行的,也是可取的。我们的工作表明,膨胀卷积算子特别适合于密集预测,因为它能够在不损失分辨率或覆盖率的情况下扩展接收域。我们利用扩展卷积设计了一种新的网络结构,当插入现有的语义分割系统时,可以可靠地提高精...
一种基于FPGA的可变膨胀卷积运算硬件系统.pdf,本发明公开了一种基于FPGA的可变膨胀卷积运算硬件系统,包括数据重排列单元和卷积流水计算单元,其中,数据重排列单元用于将原始图像中随膨胀率变化的随机空域采样点整理成列向量,数据重排列单元包括多级数据选择器、读写双向
膨胀卷积的系数,通常指的是膨胀率(Dilation Rate),它决定了卷积核中元素之间的间隔。膨胀率为1时,即为普通的卷积操作,而膨胀率大于1时,会在卷积核中引入间隔,使得卷积核感受野扩大。 例如,如果使用3x3的卷积核,膨胀率为1,那么卷积核中的9个元素按照3x3的规则进行卷积操作;如果膨胀率为2,那么卷积核中的9个元素...
“膨胀率”定义了卷积核内部元素之间的间距。随着膨胀率的增加，卷积核覆盖的区域更广，但实际参与计算的...
具体来说,该专利提出的方法首先分析待处理图像中膨胀卷积的采样点与中心点之间的距离,然后依据这些距离对采样点进行分类。通过这种分类,原始的膨胀卷积被细分为多个子卷积,每个子卷积内部的采样点属于同一尺度范围。这样的处理确保了在利用子卷积进行特征提取时,能够专注于提取特定尺度的空间特征,提高了特征提取的针对性和...
膨胀卷积计算公式 具体的计算过程如下：1.对输入数据进行填充（padding），填充大小为padding。2.在填充后的输入数据上，以步长（stride）为间隔，按照卷积核的大小（K）进行滑动。3.对于每个滑动位置，将卷积核与对应位置的输入数据进行逐元素相乘，并求和，得到输出数据的一个元素。膨胀卷积计算公式 4.重复步骤2和...
本文独家改进:多尺度卷积核:与之前依赖大卷积核或膨胀卷积的方法不同,PKINet利用不同大小的多个深度卷积核,优势:无需膨胀即可提取不同感受野中的多尺度纹理特征。<br/>,改进思路来自CVPR2024 PKINet…
1、膨胀卷积的应用——语义分割网络中引入膨胀卷积 2、膨胀卷积的优点 3、卷积、反卷积与膨胀卷积 Dilated Convolutions算法的案例应用 Dilated Convolutions算法的简介(论文介绍) ABSTRACT State-of-the-art models for semantic segmentation are based on adaptations of convolutional networks that had originally been...
论文 Fisher Yu, VladlenKoltun. Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions. ICLR, 2016https:///abs/1511.07122 Dilated Convolutions算法的架构详解 更新…… 1、卷积、反卷积与膨胀卷积 DL之CNN:卷积神经网络算法简介之卷积矩阵、转置卷积(反卷积Transpose)、膨胀卷积(扩张卷积Dilated)、带孔卷积(atro...
我们研究了用于密集预测的卷积网络架构。由于模型必须产生高分辨率的输出,我们认为整个网络的高分辨率操作是可行的,也是可取的。我们的工作表明,膨胀卷积算子特别适合于密集预测,因为它能够在不损失分辨率或覆盖率的情况下扩展接收域。我们利用扩展卷积设计了一种新的网络结构,当插入现有的语义分割系统时,可以可靠地提高精...