膨脹卷積,也叫空洞卷積,Dilated Convolution,也有叫 擴張卷積; 空洞卷積 是 2016在ICLR(International Conference on Learning Representation)上被提出的,本身用在圖像分割領域,被deepmind拿來應用到語音 ...
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預測都能看到較大感受野信息。因此圖像分割FCN中有兩個關鍵,一個是pooling減小圖像尺寸增大感受野, ...
2019-07-01 16:14 0 1441 推薦指數:
膨脹卷積,也叫空洞卷積,Dilated Convolution,也有叫 擴張卷積; 空洞卷積 是 2016在ICLR(International Conference on Learning Representation)上被提出的,本身用在圖像分割領域,被deepmind拿來應用到語音 ...
參考:https://www.cnblogs.com/houjun/p/10275215.html https://www.jianshu.com/p/f743bd9041b3 一、含義 空洞卷積是在標准的卷積核里注入空洞,以此來增加感受野/接受域。相比原來的正常卷積 ...
文章來源: https://zhuanlan.zhihu.com/p/50369448 從這幾年的分割結果來看,基於空洞卷積的分割方法效果要好一些,為此,拿出兩天時間來重新思考下空洞卷積問題。 - . -語義分割創新該怎么做呢。 引言 空洞卷積(Dilated ...
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 ...
Convolution arithmetic tutorial theano Convolution arithmetric github 如何理解深度學習中的deconvolution networks? CNN 中千奇百怪的卷積方式 如何理解空洞卷積(dilated ...
介紹關於空洞卷積的理論可以查看以下鏈接,這里我們不詳細講理論: 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision ...
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 ...
轉自: https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9687624.html 目錄 一、空洞卷積的提出 二、空洞卷積原理 三、空洞卷積問題 感受野跳躍 小尺度物體檢測 四、網絡設計研究 ...