在这样问题的存在下,语义分割问题一直处在瓶颈期无法再明显提高精度, 而 dilated convolution 的设计就良好的避免了这些问题。 三、空洞卷积的拯救之路:Dilated Convolution to the Rescue 题主提到的这篇文章 MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS可能(?) 是第一篇尝试用 dilated convolution 做语义...
原理 扩张卷积(Dilated Convolution)也被称为空洞卷积或者膨胀卷积,是在标准的卷积核中注入空洞,以此来增加模型的感受野(reception field)。相比原来的正常卷积操作,扩张卷积多了一个参数: dilation rate…
扩张卷积(Dilated Convolution)也被称为空洞卷积或者膨胀卷积,是在标准的卷积核中注入空洞,以此来增加模型的感受野(reception field)。相比原来的正常卷积操作,扩张卷积多了一个参数: dilation rate,指的是卷积核的点的间隔数量,比如常规的卷积操作dilatation rate为1。它的论文是:《MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY ...
空洞卷积(dilated convolution)理解 原文链接:https://www.jianshu.com/p/f743bd9041b3Dilated/AtrousConvolution(中文叫做空洞卷积或者膨胀卷积) 或者是Convolutionwith holes 从字面上就很好理解,是在标准的convolutionmap里注入空洞,以此来增加receptionfield。相比原来的正常convolution ...
一.why is dilated Convolution 引入空洞卷积不得不提的是感受野,感受野就是卷积神经网络的每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原图像上映射的区域大小。空洞卷积主要为了解决图像分割中的一些问题而提出的,在FCN中通过pooling增大感受野缩小图像尺寸,然后通过upsampling还原图像尺寸,但是这个过程中造成了精度的损...
Hybrid Dilated Convolution(HDC) 混合膨胀卷积, 空洞卷积会产生 栅格效应,需要 设计 膨胀率 使得卷积核能够覆盖所有像素,HDC 用于解决这一问题。 HDC 要求 膨胀率 满足如下要求 1.满足公式和约束 Mi 表示 第 i 层 最大 可使用 的 膨胀率,ri 表示 第 i 层的膨胀率, n 表示 膨胀卷积核 的 个数, ...
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...
空洞卷积(dilated convolution)是什么 在深度学习中,尤其是图像处理和语音处理领域,不同种类的卷积技术扮演着至关重要的角色。空洞卷积,也被称为dilated convolution,是其中的一种。需要考虑以下几个方面:1、基本定义;2、操作方式;3、应用场景;4、与普通卷积的比较;5、优势与局限;6、主要应用。
空洞卷积 Dilated Convolution# 通常的卷积操作,除了需要指定输入输出通道数,还需要确定卷积核大小 kernei_size、步长 stride、填充大小 padding。 Conv1d(384,48, kernel_size=3, stride=1, padding=1) 空洞卷积则是在此基础上增加了 dilation 参数,用于控制卷积核的扩张程度。dilation 值默认为 1,手动将其指定为...
空洞卷积的“有之以为利，无之以为用”体现在以下方面：“有之以为利”：扩大视野范围：空洞卷积通过调整卷积核内部的点间距，以特定的扩张因子扩大卷积层的视野范围，使得模型能够捕获到更广泛的上下文信息。保持参数量不变：在扩大视野的同时，空洞卷积保持每次卷积运算的参数量不变，从而避免了因增加参数...