膨脹卷積
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 ...
原文：膨脹卷積與IDCNN
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 池化層 Pooling 全連接層 FC 通常利用卷積來實現數據的特征提取。卷積層還有一個權值共享的原則：用一句話表達就是每個神經元只關注一個特 ...
2018-06-17 12:01 0 7778 推薦指數：
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