膨胀卷积(Dilated Convolution)是一种卷积神经网络中常用的操作,它在一些特定的场景下可以提供更好的性能和效果。以下是关于膨胀卷积的完善且全面的答案: 膨胀卷积是一种卷积操作,与传统的卷积操作相比,它在卷积核中引入了一个膨胀率(dilation rate)参数。膨胀率决定了卷积核中各个元素之间的间隔,从而影响了输出特征图...
膨胀卷积,又称为空洞卷积(Dilated Convolution),是一种特殊的卷积操作,它通过在卷积核元素之间插入空格来增加感受野,而不需要增加卷积核的大小或增加参数的数量。这种技术允许网络能够捕捉到更大范围的空间信息,同时保持参数数量和计算成本的可控性。 2. 膨胀卷积在PyTorch中的实现方法 在PyTorch中,膨胀卷积可以通过torch...
膨胀卷积的公式可以描述为: 对于标准的卷积核KK和扩张率RR,膨胀后的卷积核K′K′的尺寸关系可以用以下公式表示: K′=K+(K−1)×(R−1)K′=K+(K−1)×(R−1) 这里的KK是原始卷积核的尺寸(例如KK为3×33×3),RR是扩张率,K′K′是膨胀后的卷积核尺寸。©...
k: 膨胀卷积核的kernel大小 r: 膨胀卷积的dilation rate"""new_map=np.zeros_like(dilated_map)foriinrange(dilated_map.shape[0]):forjinrange(dilated_map.shape[1]):ifdilated_map[i][j] >0: dilated_conv_one_pixel((j, i), new_map, k=k, r=r, v=dilated_map[i][j])returnnew_mapdef...
膨胀卷积的作用主要有两点:1. 增大感受野,捕捉更多上下文信息;2. 保持原输入特征图的高和宽,保留更多空间信息。膨胀卷积的作用主要有两
一、膨胀卷积 下图为普通卷积:k=3,r=1,p=0,s=1 下图为膨胀卷积:k=3,r=2,p=0,s=1 我们可以发现这两种卷积同样使用3*3的kernel,但是在膨胀卷积中,kernel存在间隙,我们称为膨胀因子r。 膨胀卷积有什么用呢? 增大感受野 保持原输入特征图的W,H(如上图,实际使用时候将padding设置为1这样就可以保证特征图...
膨胀卷积 膨胀卷积,顾名思义,是经过膨胀设计的卷积运算。 可以看出,膨胀卷积的卷积核是在普通卷积核的基础上扩大了尺寸,但是真正参与运算的卷积核单元没有变化(图中只有蓝色方块才是参与运算的单元,无色小方块中的元素用0填充。左半部分的普通卷积核尺寸为3×3,右半部分卷积核尺寸为5×5,但右半部分深蓝色的参与...
3 膨胀卷积(空洞卷积,Dilated convolution) 4 转置卷积(transposed convolution) 1 传统卷积 图一 传统卷积,如图一,输入是3个通道特征图,经过4个(3x3x3)的卷积核,得到4个通道的特征图。有几个卷积核,卷积后输出就会得到几个通道。 Params:4x3x3x3=108 MAdds:4x3x3x3x(H-2)X(W-2) 2 深度可分离卷积(组...
1.1 膨胀卷积的原理 膨胀卷积使用一个带有空洞的卷积核来进行卷积操作。空洞的大小由一个称为膨胀率(dilation rate)的超参数控制。膨胀率为1时,膨胀卷积等同于普通的卷积操作。 膨胀卷积的原理可以通过以下步骤来理解: 1. 在输入特征图上定义一个固定大小的卷积核,卷积核中的每个元素称为权重。 2. 将卷积核与输...
其中KsizeKsize代表空洞卷积的kernel size,d代表dilation rate(普通卷积为1),K等效大小K等效大小代表空洞卷积转换成同样感受野的普通卷积的kernel size大小。 感受野计算公式: RFi=(RFi+1−1)×Stride+KsizeRFi=(RFi+1−1)×Stride+Ksize 膨胀卷积表达公式: CdKsizeCKsized 其中KsizeKsize代表空洞卷积的kernel size...