空洞卷积(Dilated convolutions)在卷积的时候,会在卷积核元素之间塞入空格,如下图所示: 空洞卷积过程,蓝色表示输入,绿色表示输出 这里引入了一个新的超参数 d,(d - 1) 的值则为塞入的空格数,假定原来的卷积核大小为 k,那么塞入了 (d - 1) 个空格后的卷积核大小 n 为: 进而,假定输入空洞卷积的大小为 i,步长 为 s ,空洞卷积后特
3、空洞卷积（膨胀卷积）（Dilated Convolution / Atrous Convolution）为扩大感受野，在卷积核里面的元素之间插入空格来“膨胀”内核，形成“空洞卷积”（或称膨胀卷积），并用膨胀率参数L表示要扩大内核的范围，即在内核元素之间插入d-1个空格。当d=1时，则内核元素之间没有插入空格，变为标准卷积。如下图为膨胀率...
空洞卷积的优势在于它可以在不增加网络参数和计算量的情况下，增加感受野的大小。这对于语义分割任务来说尤为重要，因为语义信息通常涉及到较大的上下文范围。通过使用适当的空洞率，可以使卷积核在感受野内捕捉到更多的上下文信息，从而提高分割的准确性。此外，空洞卷积还可以减少特征图的分辨率损失，使得网络更好地保留...
(1)空洞卷积 空洞卷积的原理如图所示,仔细看了下原理,才知道在传统的CNN中,正常都会采用pooling池化来达到降维的目的,这种在图像语义分割中会产生一定的副作用,如经典的FCN在第3-5的featuremap(特征层)上进行语义分割,由于经过池化后的特征层上像素尺寸比较低,即使通过上采样,featuremap上的精度也会损失。因此空洞卷...
一句话概括空洞卷积:调整感受野(多尺度信息)的同时控制分辨率的神器。 (1) 控制感受野 下图是空洞卷积结构的示意图,从左到右比率(rate)分别为1、6和24,比率可以粗暴理解为卷积核内相邻两个权重之间的距离。从图中可以看出,当比率为1的时候,空洞卷积退化为常见的卷积。 很明显,应用空洞卷积后,卷积核中心像素的感受...
通过空洞卷积进行多尺度上下文信息聚合而不降低特征图大小,空洞卷积支持感受野的指数增长。 2. 问题 论文首先提出两个问题: 在图像分割FCN中,图像输入到FCN,FCN先卷积再赤化,降低图像像素同时增大感受野,但要逐像素输出需要将小图像上采样后预测,FCN采取了反卷积的方式,这一过程损失了信息。\rightarrow→ “是否真的...
在图像语义分割中,空洞卷积网络的研究不断取得进展。以下是几个常见的空洞卷积网络模型: DeepLab系列:DeepLab是一种基于空洞卷积网络的图像语义分割模型。它通过引入空洞卷积和空间金字塔池化等操作,实现了较大感受野和更好的细节保留。 PSPNet:PSPNet(PyramidScene ParsingNetwork)是一种基于空洞卷积网络的图像语义分割模型...
1.1空洞卷积：传统卷积操作具有固定的感受野大小，而空洞卷积引入了空洞率参数，可以灵活地扩大感受野，增加每层神经元对输入图像的感知范围。1.2多尺度信息融合：深度空洞卷积网络通过多尺度空洞卷积和金字塔池化等结构，实现了不同空洞率下的特征图融合，提高了模型对图像语义信息的理解能力。1.3上采样与跳跃连接：...
空洞卷积(atrous convolution)又叫扩张卷积(dilated convolution),其实就是向卷积层引入了一个称为“扩张率(dilation rate)”的新参数,这个参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。普通卷积和空洞卷积图示如下(以3*3卷积为例) (普通卷积) (空洞卷积) 那么这样的结构是为了解决什么问题呢?
(4)空洞卷积 (1)卷积层 卷积本是分析数学中的一种运算,在深度学习中使用的卷积运算通常是离散的。作为卷积神经网络中最基础的组成部分,卷积的本质是用卷积核的参数来提取数据的特征,通过矩阵点乘运算与求和运算来得到结果。 如图2 所示为一个基本二维卷积的运算过程,公式为y=ωx+b。这 里的特征图(x)大小为1...