最近在阅读《Context Encoding for Semantic Segmentation》中看到应用了dilated convolutions。 扩张卷积与普通的卷积相比，除了卷积核的大小以外，还有一个扩张率(dilation rate)参数，主要用来表示扩张的大小。扩张卷积与普通 ...

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 ...

我的结论（仅仅代表个人观点） * 2019年2月的论文 * 论文没有公开代码（20200525）。没有代码，一些重要的结论无法测试和验证。 * 分辨率不高，128*128 * 正脸和侧脸都好用 ...

定义 卷积是两个变量在某范围内相乘后求和的结果。如果卷积的变量是序列x(n)和h(n)，则卷积的结果 ， 其中星号*表示卷积。 当时序n=0时，序列h(-i)是h(i)的时序i取反的结果；时序取反使得h(i)以纵轴为中心翻转180度，所以这种相乘后 ...

因果卷积（causal）与扩展卷积（dilated）之An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling author：gswycf 　　最近在看关于NLP ...

从最开始的卷积层，发展至今，卷积已不再是当初的卷积，而是一个研究方向。在反卷积这篇博客中，介绍了一些常见的卷积的关系，本篇博客就是要梳理这些有趣的卷积结构。 阅读本篇博客之前，建议将这篇博客结合在一起阅读，想必会有更深的理解。另外，不管是什么类型的卷积，我们都把它理解成一种运算操作 ...

一、向量的卷积运算 给定两个n维向量α=(a0, a1, ..., an-1)T，β=(b0, b1, ..., bn-1)T，则α与β的卷积运算定义为： α*β=(c0, c1, ..., c2n-2)T，其中 事实上，“卷积”的含义从矩阵αβT的表示即可以看出：不难发现 ...

1. 卷积层（Convolution Layer）：由若干个卷积核f（filter）和偏移值b组成，（这里的卷积核相当于权值矩阵），卷积核与输入图片进行点积和累加可以得到一张feature map。 卷积层的特征： （1）网络局部连接：卷积核每一次仅作用于图片的局部 （2）卷积核权值共享 ...