在conv2d层中,dilation参数是一个重要的超参数,对卷积结果有着显著的影响。本文将从基本概念、dilation参数的定义与作用、实战技巧等方面进行详细介绍。 一、conv2d的基本概念与原理 conv2d层是深度学习中处理图像等数据的常用层,通过对输入数据与卷积核进行点乘并求和,实现对输入数据的特征提取。conv2d层的主要作用是...
本文将从浅入深地探讨conv2d中dilation参数的作用和应用。 一、简介 Conv2d是一种常用的二维卷积操作,通常用于提取输入特征图中的特征信息。在实际应用中,为了增加卷积层的感受野,提高特征提取的能力,我们需要引入dilation参数。 二、dilation参数的作用 在传统的卷积操作中,卷积核的每个元素对应输入特征图的一个像素,...
在卷积神经网络中,nn.Conv2d通常与其他层结合使用,例如池化层、批归一化层、激活函数等,以构建一个完整的深度卷积神经网络。 函数原型解析 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None...
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 参数dilation——扩张卷积(也叫空洞卷积) dilation操作动图演示如下: Dilated Convolution with a 3 x 3 kernel and dilation rate 2 扩张卷积核为3×3,扩张率为2 参数groups——分组卷积...
简介:这篇文章是关于PyTorch中nn.Conv2d函数的详解,包括其函数语法、参数解释、具体代码示例以及与其他维度卷积函数的区别。 1.函数语法格式 nn. Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True, padding_mode='zeros') ...
Conv2D 函数包含两个重要的参数:kernel 和 dilation。其中,kernel 参数用于定义卷积核的大小,而 dilation 参数则用于定义卷积核在输入数据上的扩张程度。dilation 参数的取值是一个整数,它表示卷积核在每个方向上相对于输入数据的像素点的扩张倍数。 当dilation 参数为 1 时,卷积核与输入数据的每个像素点都完全重合,...
conv2d中dilation参数 摘要: 1.卷积神经网络中的 dilation 参数 2.dilation 参数的作用 3.dilation 参数的实现方式 4.dilation 参数的优势和应用场景 5.总结 正文: 一、卷积神经网络中的 dilation 参数 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习模型。在 CNN 中,...
dilation:同上面几个参数一样既可以是 int 也可以是 tuple 。顾名思义,使用了这个参数代表膨胀卷积(dilation conv),或者称为空洞卷积(Atrous conv)。简单来说,就是膨胀原有卷积核,让卷积核变大,增加感受野大小。具体实现使用留出空洞的方法让卷积变大。看图(dilation = 2): ...
dilation:控制 kernel 点之间的空间距离,这个看着定义有点抽象,看下面的图就理解了 groups:分组卷积 Convolution 层的参数中有一个group参数,其意思是将对应的输入通道与输出通道数进行分组, 默认值为1, 也就是说默认输出输入的所有通道各为一组。 比如输入数据大小为90x100x100x32,通道数32,要经过一个3x3x48的...
dilation: 核间点距。 padding: 控制补00的数目。padding 是在卷积之前补00,如果愿意的话,可以通过使用 torch.nn.Functional.pad 来补非00的内容。padding 补00的策略是四周都补,如果 padding 输入是一个二元组的话,则第一个参数表示高度上面的 padding,第2个参数表示宽度上面的 padding。