1、Yu, Fisher, and Vladlen Koltun. "Multi-scale context aggregation by dilated convolutions." arXiv preprint arXiv:1511.07122 (2015).(https://arxiv.org/abs/1511.071220) 2、Understanding Convolution for Semantic Segmentation(https://arxiv.org/abs/170...
扩张卷积(dilated convolutions)又名空洞卷积(atrous convolutions),向卷积层引入了一个称为 “扩张率(dilation rate)”的新参数,该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。换句话说,相比原来的标准卷积,扩张卷积(dilated convolution) 多了一个hyper-parameter(超参数)称之为dilation rate(扩张率),指的是kernel各点...
"Multi-scale context aggregation by dilated convolutions." arXiv preprint arXiv:1511.07122 (2015). 2、Understanding Convolution for Semantic Segmentation 3、Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation 4、书籍《深度学习之PyTorch物体检测实战》 5、如何理解空洞卷积(dilated convolution)? 6、U...
8、如何理解Dilated Convolutions(空洞卷积) 9、yyfyan:总结-空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)(https://zhuanlan.zhihu.com/p/50369448)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/113285797 吃透空洞卷积(Dilated Convolutions) https://www.zhihu.com/question/54149221/answer/1683243773 如何理解空洞卷积(dilated convolution)? https://zhuanlan.zhihu.com/p/89425228 空洞(扩张)卷积(Dilated/Atrous Convolution)...
前言 本文参考：A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning，并在...
Dilated Convolutions,翻译为扩张卷积或空洞卷积。扩张卷积与普通的卷积相比,除了卷积核的大小以外,还有一个扩张率(dilation rate)参数,主要用来表示扩张的大小。扩张卷积与普通卷积的相同点在于,卷积核的大小是一样的,在神经网络中即参数数量不变,区别在于扩张卷积具有更大的感受野。感受野是卷积核在图像上看到的大小,...
Dilated Convolutions: 概念与应用 1. 概念 Dilated convolutions是一种在深度学习领域中广泛使用的卷积操作,其核心思想是通过引入一定间距的卷积核,扩大感受野的大小,从而提高模型的学习能力。在传统的卷积操作中,卷积核的大小是逐渐减小的,而在dilated convolutions中,卷积核的大小保持相对较大,以此增强模型的学习能力...
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...
深度可分离卷积(depthwise separable convolutions) 深度可分离卷积depthwise separable convolution是由depthwise(DW)和pointwise(PW)两个部分结合起来,用来提取特征feature map。 需要注意的是,深度可分离卷积和正常(标准)卷积是等效的。 废话不多说,直接上个图。 图中(a)表示的是标准卷积,假设输入特征图尺寸为,卷积核...