为了充分挖掘空洞卷积的潜力,本文主要结合一种基于统计优化的简单而高效(零成本)的空洞搜索算法(EDO,effective dilation search)提出了一种新的空洞卷积变体,即inception (dilated)卷积.具体做法如下: 构建一个更灵活的搜索空间,可以使得模型能够具备将ERFs拟合到不同数据集的能力。于是本文提出一种新的膨胀卷积突变
本文提出一种空洞卷积的新变体:Inception卷积,并提出一种基于统计优化的简单而高效(零成本)的空洞搜索算法(EDO,effective dilation search),将其应用于检测、分割和姿态估计任务,性能大幅度提升! 注:文末…
空洞卷积(Dilation convolution)是标准卷积神经网络的关键变体,可以控制有效的感受野并处理对象的大尺度方差,而无需引入额外的计算 为了充分挖掘其潜力,作者提出了一种新的空洞卷积变体,即 inception (dilated) 卷积,其中卷积在不同轴,通道和层之间具有独立的空洞 本次就来使用 Paddle 实现 Inception Conv 和基于 Incept...
文章来源: 暴力涨点 | IC-Conv使用高效空洞搜索Inception卷积带来全领域涨点(文末附论文下载) 本文提出一种空洞卷积的新变体:Inception卷积,并提出一种基于统计优化的简单而高效(零成本)的空洞搜索算法(EDO,Eff…
简介: 暴力涨点 | IC-Conv使用高效空洞搜索Inception卷积带来全领域涨点(文末附论文下载)(二) 4. 方法原理 4.1 问题数学描述 为了充分探索ERF拟合中膨胀的灵活性,本文考虑一个完整的膨胀域,即Inception卷积。Inception卷积对每个通道中的两个轴有独立的膨胀,其形式上表示为: 其中和是滤波器在第个输出通道的轴和...
这个空间分支产生了空间Attention去增强或者抑制特征在不同的空间位置,众所周知,利用上下文信息是去知道应该关注哪些位置的关键点。在这里我们为了高效性运用空洞卷积去增大感受野。 我们观察到,与标准卷积相比,空洞卷积有助于构造更有效的spatial map. 细节图: ...
主题:脑肿瘤分割 使用基于Unet的端到端的网络结构,在扩张和紧缩路径中加入了Inception模块和空洞卷积。 数据集:Tumor Segmentation (BraTS) 2018 dataset 结论:该方法对神经胶质瘤三个子区中的两个(肿瘤中心和整个肿瘤的分割)的分割效果有所提升。 处理方法: ...
1 用卷积层 + stride = 池化层减少位置敏感 2 对数据本身做增强:位移、放大、旋转,消除位置敏感,让卷积不会过拟合 nn.Conv2d 卷积层将输入和矩阵斤行交叉相关,加上偏移后得到输出 卷积核和偏移是可学习的参数 卷积核的大小是超参数 torch.view() & torch.reshape() ...
Xception，基于Inception模块的架构，旨在解耦通道相关性和空间相关性。通过深度可分离卷积，成功实现这两任务分离，优化网络结构。Inception Convolution with Efficient Dilation Search 结合统计优化的空洞搜索算法（EDO），提出inception (dilated)卷积变体，充分挖掘空洞卷积潜力。以上介绍覆盖了Inception家族从V1...
Kunlun Bai 是一位人工智能、机器学习、物体学以及工程学领域的研究型科学家,在本文中,他详细地介绍了 2D、3D、1x1 、转置 、空洞(扩张)、空间可分离、深度可分离、扁平化、 分组等十二种卷积网络类型。 商业新知 2019/04/12 1.9K0 深度学习——卷积神经网络 的经典网络(LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、...