膨胀卷积
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 ...
原文：膨胀卷积与IDCNN
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 池化层 Pooling 全连接层 FC 通常利用卷积来实现数据的特征提取。卷积层还有一个权值共享的原则：用一句话表达就是每个神经元只关注一个特 ...
2018-06-17 12:01 0 7778 推荐指数：
相关推荐
空洞卷积-膨胀卷积
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 ...
转置卷积&&膨胀卷积
Convolution arithmetic tutorial theano Convolution arithmetric github 如何理解深度学习中的deconvolution networks？ CNN 中千奇百怪的卷积方式 如何理解空洞卷积（dilated ...
卷积、反卷积与膨胀卷积
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 ...
膨胀卷积-空洞卷积-Dilated Convolution
膨胀卷积，也叫空洞卷积，Dilated Convolution，也有叫 扩张卷积； 空洞卷积 是 2016在ICLR(International Conference on Learning Representation)上被提出的，本身用在图像分割领域，被deepmind拿来应用到语音 ...
NLP进阶之（七）膨胀卷积神经网络
NLP进阶之（七）膨胀卷积神经网络1. Dilated Convolutions 膨胀卷积神经网络1.2 动态理解1.2.2 转置卷积动画1.2.3 理解2. Dilated Convolutions 优点3. 应用 理论来自Multi-scale context aggregation ...
【Tensorflow】tf.nn.atrous_conv2d如何实现空洞卷积？膨胀卷积
介绍关于空洞卷积的理论可以查看以下链接，这里我们不详细讲理论： 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision ...
什么是卷积
目录 Feature maps Why not Linear 335k or 1.3MB em... Receptive Field ...