实现途径通过引入“膨胀率”的参数来定义，“膨胀率”定义了卷积核内部元素之间的间距。随着膨胀率的增加...
膨胀卷积是一种不增加参数数量,同时增加输出单元感受野的一种方法。空洞卷积通过给卷积核插入“空洞”来变相地增加其大小(跳过部分).如果在卷积核的每两个元素之间插入𝐷 − 1 个空洞,卷积核的有效大小为𝐾′ = 𝐾 + (𝐾 − 1) × (𝐷 − 1),其中𝐷 称为膨胀率(Dilation Rate).当𝐷 = ...
膨胀率越大,卷积核中间的空洞(或空缺的像素)就越多,卷积操作就对应地扩大了原图的感受野。这样,在使用更少的参数和计算量的前提下,可以更好地捕捉到更大范围内的特征。同时,使用膨胀卷积还可以避免出现边缘信息丢失的情况。因此,在很多深度学习模型中,都采用了空洞卷积的技术来提高模型性能,并且在进行语义分割、...
Lenet 神经网络的输入是 32*32*1,经过 5*5*1 的卷积核,卷积核个数为 6 个,采用非全零填充方式,步长为 1,根据非全零填充计算公式:输出尺寸=(输入尺寸-卷积核尺寸+1)/步长=(32-5+1)/1=28.故经过卷积后输出为 28*28*6。经过第一层池化层,池化大小为 2*2,全零填充,步长为 2,由全零填充计算公式...
卷积核膨胀是将卷积核扩张到膨胀尺度约束的尺度中,并将原卷积核没有占用的区域填充零上图中,卷积核由3*3膨胀到了5*5,从图中可以看到,膨胀后的卷积核中空洞的部分填充了一些0,在caffe源码中具体的膨胀操作是在img2col中实现。 2楼2023-12-07 13:42 回复 欧皇璐_安 1)下面分析一下膨胀系数与卷积核膨胀...
一句话说就是:在一个卷积层内部,对于输入通道和输出通道两个维度,卷积核分别循环布置dilation rate。举例说明:假设输入通道为32,输出通道为64,输入通道数32一般对应的是卷积核的深度,输出通道数64对应的是卷积核的个数。在第一个卷积核(尺寸为H×W×32)中,在32个输入通道上使用的dilation rate分别是(1,2,1,...
您可以使用matplotlib和自定义Callback来保存每个时代之后的CNN层的功能映射。下面是一个有用的例子：...
江苏优加贝智能申请多尺度膨胀卷积与多层次特征融合的轨道角动量识别专利，能有效提高涡旋光束轨道角动量模式的识别准确率 金融界 2024 年 11 月 22 日消息，国家知识产权局信息显示，江苏优加贝智能科技有限公司申请一项名为“多尺度膨胀卷积与多层次特征融合的轨道角动量识别方法”的专利，公开号 CN 118982750 A，...
类别非均衡遥感图像语义分割的全卷积网络方法 基于U-Net模型,提出了一个全卷积网络(FCN)模型,用于高分辨率遥感图像语义分割,其中数据预处理采用了数据标准化和数据增强,模型训练过程采用Adam优化器,模型性能评估采... 吴止锾,高永明,李磊,... - 《光学学报》 被引量: 0发表: 2019年 基于膨胀卷积平滑及轻型上...
本发明公开了基于频率自适应膨胀卷积的图像语义分割方法及系统,该方法包括,构建基于频率自适应膨胀卷积的语义分割网络模型;将输入特征图样本输入至语义分割网络模型中进行模型训练,以利用特征频率选择卷积对输入特征图样本的频率进行空间自适应加权得到特征加权结果,并利用自适应膨胀率卷积和自适应核模块分别根据特征加权结果...