Dilated conv扩张卷积的理解（一看就会）

Q1：Dilated conv的作用？

A1：在同层计算不增加参数量的同时扩大感受野，感受野的理解见：https://blog.csdn.net/weixin_36835368/article/details/105659474

Q2：如何做到不增加参数的同时增加感受野？

A2：step0：先了解Dilated conv如何不增加参数数量

绿色：与卷积核相乘的点。

通过下图可发现，都是9个点，所以计算所需的参数量没变。

黄色：该部分用0进行mask。

Tips: 理解为卷积核做0填充理解的话，相当于卷积核尺寸从3*3变成了5*5（rate=2）.

new_K_size = K_size + (rate -1)*2

你可以用这种思路去理解感受野，但是计算的过程中应该是:Input => 带0的mak => output

step1：感受野为什么增大了？

感受野：输出feature map中一个点映射到原始图像的区域。

通过（a）(b) (c) 的卷积操作得到的都是一个点，但这个点映射到原图像的区域却不一样。

假设（a),（b), (c）输入的层都是经过普通K=（3,3），S=1，P=0的卷积。

则：（a）RF0 =1

=> RF1= (1-1)*1+3=3

=> RF2 = (3-1)*1+3=5

=> RF3 = (5-1)*1+3=7

Tips:,这里RF小角标注意一下，这里上层用了小数字。

（b）RF0 =1

=> RF1 = (1-1)*1+(3+(2-1)*2)=5

=> RF2=(5-1)*1+3=7

Tips:RF1中的K= new_K_size= K_size + (rate -1)*2, RF2中的K= K_size=3

（c）RF0=1

=> RF1=(1-1)*1+(3+(3-1)*2)=7

通过上述计算，可以发现，使用rate=3的Dilated conv向前推一层的感受野就达到了（7,7），而使用rate=2的带孔卷积需要向前推两层才能达到，不带孔的普通卷积若想达到（7,7）需要进行三层。

Dilated conv扩张卷积的理解（一看就会）相关推荐

Dilated Convolutions——扩张卷积
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书. 1. 扩张卷积 Dilated Convolutions,翻译为扩张卷积或空洞卷积.扩张卷积与普通的卷积相比,除 ...
【扩张卷积or空洞卷积】如何理解Dilated Convolutions(空洞卷积)
文章来源:https://blog.csdn.net/alxe_made/article/details/88594550 1. 扩张卷积的提出 Multi-Scale Context Aggrega ...
如何理解扩张卷积(dilated convolution)
原理扩张卷积(Dilated Convolution)也被称为空洞卷积或者膨胀卷积,是在标准的卷积核中注入空洞,以此来增加模型的感受野(reception field).相比原来的正常卷积操作,扩张 ...
Dilated/Atrous conv 空洞卷积/多孔卷积
Dilated/Atrous conv 空洞卷积/多孔卷积原文链接:https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/79748729 Dilate ...
dilated conv的理解
作者:谭旭链接:https://www.zhihu.com/question/54149221/answer/192025860 来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载 ...
对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解
参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857 https://blog.yani.io ...
空洞卷积（扩张卷积，带孔卷积，atrous convolution）的一些总结与理解
空洞卷积(扩张卷积,带孔卷积,atrous convolution)是一种区别于普通卷积的卷积方式,从字面理解,就是卷积层中有洞. 1.一维理解以一维为例: 图中(a)Input feature表示 ...
深度学习-扩张卷积（dilated convolution）
1. 前言扩张卷积( D i l a t e d C o n v o l u t i o n )也被称为空洞卷积或者膨胀卷积,是在标准的卷积核中注入空洞,以此来增加模型的感受野( r e c e p ...
深度学习 | 反卷积/转置卷积的理解 transposed conv/deconv
原文:https://blog.csdn.net/u014722627/article/details/60574260 深度学习 | 反卷积/转置卷积的理解 transposed conv/dec ...

Dilated conv扩张卷积的理解（一看就会）

Dilated conv扩张卷积的理解（一看就会）相关推荐

最新文章

热门文章