CNN模型合集 | 14 Dilated Convolutions(空洞卷积) 2017年Panqu Wang发表,空洞卷积用于语义分割,提出了HDC和DUC设计原则,取得了图像分割的好效果,Understanding Convolution for Semantic Segmentation,官方代码(MXNet) 设计思想: 空洞卷积(扩张卷积):尽量保留内部数据结构和避免下采样,就是增大感受野的情况下保留更多信息,...
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...
以k=2,r =2的case来说,连续三个convolution layers,在layer i我们可以看到实际有效的receptive field虽然有提升,但是非常稀疏,相当于被独立地分隔分别地进行计算,这并不是我们想看到的! 首先,文章从decomposition的角度分析了dilated convolutions,从代码角度,就是将kernel方法,中间填0,从运算分解的角度,就是将...
[Paper]:Multi-scale Context Aggregation by Dilated Convolutions [Caffe-Code] 1. Caffe 中的定义 Dilated Convolution 已经可在 Caffe 官方的卷积层参数中定义. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 message ConvolutionParameter{// Factor used to dilate the kernel, (implicitly) zero...
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/1702.08502) ...
are shown in Figure 4. We will release our code and trained models to support progress in this area.最先进的语义分割系统为未来的发展留下了巨大的空间。图4显示了我们最精确配置的故障 案例。我们将发布我们的代码和经过培训的模型来支持这一领域的进展。Dilated Convolutions算法的架构详解 更新……
最先进的语义分割系统为未来的发展留下了巨大的空间。图4显示了我们最精确配置的故障案例。我们将发布我们的代码和经过培训的模型来支持这一领域的进展。 论文 Fisher Yu, VladlenKoltun. Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions. ICLR, 2016 ...
吃透空洞卷积(Dilated Convolutions) 导读 空洞卷积在图像分割需要增加感受野同时保持特征图的尺寸的需求中诞生,本文详细介绍了空洞卷积的诞生、原理、计算过程以及存在的两个潜在的问题,帮助大家将空洞卷积这一算法“消化吸收”。 一、空洞卷积的提出 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...
最近在阅读《Context Encoding for Semantic Segmentation》中看到应用了dilated convolutions。 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...
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,...