原文:擴張卷積(dilated convolution)

最早出現在DeeplLab系列中,作用:可以在不改變特征圖尺寸的同時增大感受野,擯棄了pool的做法 丟失信息 我們設: kernel size k, dilation rate d, input size W , output size W , stride s, padding p Dilation convolution 擴張卷積 的原理其實也比較簡單,就是在kernel各個像素點之間加入 ...

2019-12-26 11:55 0 2827 推薦指數:

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dilated convolutions:擴張卷積

最近在閱讀《Context Encoding for Semantic Segmentation》中看到應用了dilated convolutions。 擴張卷積與普通的卷積相比,除了卷積核的大小以外,還有一個擴張率(dilation rate)參數,主要用來表示擴張的大小。擴張卷積與普通 ...

Fri Jul 13 01:33:00 CST 2018 0 5225
膨脹卷積-空洞卷積-Dilated Convolution

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 ...

Wed Apr 13 17:34:00 CST 2022 0 1844
Face completion with Hybrid Dilated Convolution

我的結論(僅僅代表個人觀點) * 2019年2月的論文 * 論文沒有公開代碼(20200525)。沒有代碼,一些重要的結論無法測試和驗證。 * 分辨率不高,128*128 * 正臉和側臉都好用 ...

Tue May 26 23:43:00 CST 2020 0 825
什么是卷積convolution

定義 卷積是兩個變量在某范圍內相乘后求和的結果。如果卷積的變量是序列x(n)和h(n),則卷積的結果 , 其中星號*表示卷積。 當時序n=0時,序列h(-i)是h(i)的時序i取反的結果;時序取反使得h(i)以縱軸為中心翻轉180度,所以這種相乘后 ...

Fri Mar 31 23:52:00 CST 2017 0 2547
因果卷積(causal)與擴展卷積dilated

因果卷積(causal)與擴展卷積dilated)之An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling author:gswycf   最近在看關於NLP ...

Mon Jul 30 18:10:00 CST 2018 0 2146
各種卷積類型Convolution

從最開始的卷積層,發展至今,卷積已不再是當初的卷積,而是一個研究方向。在反卷積這篇博客中,介紹了一些常見的卷積的關系,本篇博客就是要梳理這些有趣的卷積結構。 閱讀本篇博客之前,建議將這篇博客結合在一起閱讀,想必會有更深的理解。另外,不管是什么類型的卷積,我們都把它理解成一種運算操作 ...

Tue Apr 24 21:21:00 CST 2018 0 9693
向量的卷積(convolution)運算

一、向量的卷積運算 給定兩個n維向量α=(a0, a1, ..., an-1)T,β=(b0, b1, ..., bn-1)T,則α與β的卷積運算定義為: α*β=(c0, c1, ..., c2n-2)T,其中 事實上,“卷積”的含義從矩陣αβT的表示即可以看出:不難發現 ...

Fri Jan 25 04:48:00 CST 2019 0 4959
Convolution Layer:卷積

1. 卷積層(Convolution Layer):由若干個卷積核f(filter)和偏移值b組成,(這里的卷積核相當於權值矩陣),卷積核與輸入圖片進行點積和累加可以得到一張feature map。 卷積層的特征: (1)網絡局部連接:卷積核每一次僅作用於圖片的局部 (2)卷積核權值共享 ...

Thu Jan 30 11:24:00 CST 2020 0 6274
 
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