膨脹卷積 Dilated Convolution 也叫空洞卷積 Atrous Convolution 膨脹系數dilation rate \(r=1\)時就是普通卷積，上圖中的膨脹系數\(r=2\) 為什么要引入膨脹卷積？ 因為maxpooling進行池化操作后，一些細節和小目標會丟失 ...

卷積（多---->1 的映射） 本質：在對輸入做9--->1的映射關系時，保持了輸出相對於input中的位置性關系 對核矩陣做以下變形：卷積核的滑動步驟變成了卷積核矩陣的擴增 卷積的矩陣乘法變成以下形式：核矩陣重排，輸入featuremap變形為向量 反卷積 ...

在圖像分割領域，圖像輸入到CNN，FCN先像傳統的CNN那樣對圖像做卷積再pooling，降低圖像尺寸的同時增大感受野，但是由於圖像分割預測是pixel-wise的輸出，所以要將pooling后較小的圖像尺寸upsampling到原始的圖像尺寸進行預測，之前的pooling操作使得每個pixel ...

參考：打開鏈接 卷積： 就是這個圖啦，其中藍色部分是輸入的feature map，然后有3*3的卷積核在上面以步長為2的速度滑動，可以看到周圍還加里一圈padding，用更標准化的參數方式來描述這個過程： 二維的離散卷積(N=2) 方形的特征輸入(\(i_{1}=i_{2}=i\)) 方形 ...

看了很多反卷積和轉置卷積的文章，似乎還是一頭霧水，記錄下自己理解的過程～ 有人一句話總結：逆卷積相對於卷積在神經網絡結構的正向和反向傳播中做相反的運算。其實還是不是很理解。 反卷積（轉置卷積）通常用來兩個方面： 1. CNN可視化，通過反卷積將卷積得到的feature map還原到像素空間 ...

1.圖像卷積 圖2 同樣地，卷積的時候需要對卷積核進行180的旋轉，同時卷積核中心與需計算的圖像像素對齊，輸出結構為中心對齊像素的一個新的像素值，計算例子如下 圖3 這樣計算出左上角(即第一行第一列)像素的卷積后像素值。 給出 ...

結構的正向和反向傳播中做相反的運算。 逆卷積(Deconvolution)比較容易引起誤會，轉置卷積 ...

Dilation 卷積，也被稱為：空洞卷積、膨脹卷積。 一、一般的卷積操作： 首先，可以通過動態圖，理解正常卷積的過程： 如上圖，可以看到卷積操作。 對於CNN結構，通常包括如下部分： 輸入層 （input layer）--- 卷積計算層 （CONV）--- 激勵層（RELU ...