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...
Dilated Convolutions 空洞卷积 DilatedConvolutions,中文一般称为空洞卷积或者扩张卷积,是一种改进的图像卷积方法。 扩张卷积工作示意图如下: 图a是普通的卷积,感受野是3*3,相当于不扩充,dilation=1...大小,扩充率参数越大,同等卷积核大小对应的感受野越大。扩充卷积对普通卷积的改进就是为了获得更大的感受野。 标准...
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,中文一般称为空洞卷积或者扩张卷积,是一种改进的图像卷积方法。 扩张卷积工作示意图如下: 图a是普通的卷积,感受野是3*3,相当于扩充dilation=0 图b是扩张卷积,感受野是7*7,dilation=2 图c是扩张卷积,感受野是15*15,dilation=4 扩张卷积中多了一个扩充率参数(dilation rate),用来控制扩张(空...
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。
HDC原则 (Hybrid Dilated Convolution) - 图森组 混合空洞卷积,在每一层使用不同的rate,把dilatioin rate 变成锯齿形式的也就是不同层之间的dilation不断变化。目标是最后的接收野全覆盖整个区域。 1. 叠加卷积的 dilation rate 不能有大于1的公约数。比如 [2, 4, 6] 则不是一个好的三层卷,有些点永远不...
DILATED CONVOLUTIONS》 前言 CNN结构中,大部分的layer是靠Conv和Pooling完成的,这两个层是CNN中非常重要的两个组件。一般情况下对于一个图像分类任务,一个靠Conv和Pooling堆叠起来的backbone都是具有不错的特征提取能力的,这种堆叠最经典的就是结构就是VGG。在图像输出网络后,Conv做特征的抽取,而Pooling做特征的聚合...
前言 本文参考：A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning，并在...
Tangent Convolutions 切面卷积(切线卷积) Tangent Convolutions for Dense Prediction in 3D 这里将要解释何为切面卷积 这张图很好的解释了切面卷积。 (1)取点P做切平面,那切平面取多大? (2)附近的每个点投影到切平面上,获得投影位置 (3)投影的符号距离就是投影位置的值 这样很好的保留了局部信息,也保留了空间...