膨胀卷积 Dilated Convolution 也叫空洞卷积 Atrous Convolution 膨胀系数dilation rate \(r=1\)时就是普通卷积，上图中的膨胀系数\(r=2\) 为什么要引入膨胀卷积？ 因为maxpooling进行池化操作后，一些细节和小目标会丢失 ...

卷积（多---->1 的映射） 本质：在对输入做9--->1的映射关系时，保持了输出相对于input中的位置性关系 对核矩阵做以下变形：卷积核的滑动步骤变成了卷积核矩阵的扩增 卷积的矩阵乘法变成以下形式：核矩阵重排，输入featuremap变形为向量 反卷积 ...

在图像分割领域，图像输入到CNN，FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling，降低图像尺寸的同时增大感受野，但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出，所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling到原始的图像尺寸进行预测，之前的pooling操作使得每个pixel ...

参考：打开链接 卷积： 就是这个图啦，其中蓝色部分是输入的feature map，然后有3*3的卷积核在上面以步长为2的速度滑动，可以看到周围还加里一圈padding，用更标准化的参数方式来描述这个过程： 二维的离散卷积(N=2) 方形的特征输入(\(i_{1}=i_{2}=i\)) 方形 ...

看了很多反卷积和转置卷积的文章，似乎还是一头雾水，记录下自己理解的过程～ 有人一句话总结：逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。 反卷积（转置卷积）通常用来两个方面： 1. CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间 ...

1.图像卷积 图2 同样地，卷积的时候需要对卷积核进行180的旋转，同时卷积核中心与需计算的图像像素对齐，输出结构为中心对齐像素的一个新的像素值，计算例子如下 图3 这样计算出左上角(即第一行第一列)像素的卷积后像素值。 给出 ...

结构的正向和反向传播中做相反的运算。 逆卷积(Deconvolution)比较容易引起误会，转置卷积 ...

Dilation 卷积，也被称为：空洞卷积、膨胀卷积。 一、一般的卷积操作： 首先，可以通过动态图，理解正常卷积的过程： 如上图，可以看到卷积操作。 对于CNN结构，通常包括如下部分： 输入层 （input layer）--- 卷积计算层 （CONV）--- 激励层（RELU ...