在了解空洞卷积时候发现了Kronecker convolution是对空洞卷积的改进,于是学习了一下 ,原文连接:1812.04945v1.pdf (arxiv.org) 个人理解如下:

  首先,对于一个普通卷积,假设输入为A,A的大小为(Ha,Wa,Ca),卷积后的输出为B,B的大小为(Hb,Wb,Cb),卷积核 K 的大小为Cb*Ca*(2k+1)(2k+1)。

  对于所提出的Kronecker卷积,引入了一个变换矩阵 F ,通过FK的乘积来扩展KK经过扩展后记为K‘K‘的大小为r1(2k+1)*r1(2k+1)。相应地,A中参与卷积的Patch大小也就从原来的(2k+1)(2k+1)变成了(2k+1)r1*(2k+1)r1。其中F由单位矩阵和0矩阵组成,大小为r1*r1,r1被称为内部膨胀因子,用来控制卷积核的膨胀率。r2为内部共享因子,控制子区域的大小。

也就是说 与单纯插入0的空洞卷积相比,Kronecker卷积通过与变换矩阵F的乘积展开核,内部膨胀因子控制核的膨胀率,内部共享因子控制子区域的大小。


那么为什么F与K相乘后K的大小增大了呢?

  这是因为F与K的相乘方法为 Kronecker product ,即克罗内克积,其定义如下:

所以我的理解是 卷积仍然是普通的卷积,但是卷积核发生了变化,卷积核的变化过程中采用了克罗内克积。

Kronecker convolution 克罗内克卷积理解的更多相关文章

  1. Matlab 矩阵卷积理解(转载)

    转载自:http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/51783181 在图像处理的过程中,经常会看到矩阵卷积的概念,比如说用一个模板去和一张图片进行卷 ...

  2. 上采样 及 Sub-pixel Convolution (子像素卷积)

    参考:https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/84975282 参考:https://blog.csdn.net/g11d111/article/ ...

  3. Deep Learning 30: 卷积理解

    一.深度卷积神经网络学习笔记(一): 1. 这篇文章以贾清扬的ppt说明了卷积的实质,更说明了卷积输出图像大小应该为: 假设输入图像尺寸为W,卷积核尺寸为F,步幅(stride)为S(卷积核移动的步幅 ...

  4. css盒模型和块级、行内元素深入理解

    盒模型是CSS的核心知识点之一,它指定元素如何显示以及如何相互交互.页面上的每个元素都被看成一个矩形框,这个框由元素的内容.内边距.边框和外边距组成,需要了解的朋友可以深入参考下 一.CSS盒模型 盒 ...

  5. CNN中的卷积理解和实例

    卷积操作是使用一个二维卷积核在在批处理的图片中进行扫描,具体的操作是在每一张图片上采用合适的窗口大小在图片的每一个通道上进行扫描. 权衡因素:在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡 在tensorfl ...

  6. cnn卷积理解

    首先输入图像是28*28处理好的图. 第一层卷积:用5*5的卷积核进行卷积,输入为1通道,输出为32通道.即第一层的输入为:28*28图,第一层有32个不同的滤波器,对同一张图进行卷积,然后输出为32 ...

  7. 一个新人对HTML内JavaScript的理解

    首先是对于JavaScript(以后简称JS)的定义: ① JS他是一个脚本语言,有点类似于外部插件,需要插入引用才会有效 ② 他需要一个宿主文件,就是他插入到谁里面进行运算,谁就是这个JS的宿主文件 ...

  8. 从矩阵(matrix)角度讨论PCA(Principal Component Analysis 主成分分析)、SVD(Singular Value Decomposition 奇异值分解)相关原理

    0. 引言 本文主要的目的在于讨论PAC降维和SVD特征提取原理,围绕这一主题,在文章的开头从涉及的相关矩阵原理切入,逐步深入讨论,希望能够学习这一领域问题的读者朋友有帮助. 这里推荐Mit的Gilb ...

  9. 克罗内克符号kronecker_delta

    Kronecker delta 克罗内克函数 Wiki 维基百科 Kronecker delta 定义 \[\delta _{{ij}}={\begin{cases}0&{\text{if } ...

  10. 多项式函数插值:全域多项式插值(一)单项式基插值、拉格朗日插值、牛顿插值 [MATLAB]

    全域多项式插值指的是在整个插值区域内形成一个多项式函数作为插值函数.关于多项式插值的基本知识,见“计算基本理论”. 在单项式基插值和牛顿插值形成的表达式中,求该表达式在某一点处的值使用的Horner嵌 ...

随机推荐

  1. java中的instanceof方法

    本文主要讲述java中的instanceof()方法. 示例代码如下: public class InstanceTest { public static void main(String[] arg ...

  2. 把ChatGPT配置到微信群里,可以对AI提问了!

    作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言:用的很爽! 自从小傅哥用上 ChatGPT 连搜索引擎用的都不多了,很多问题的检索我 ...

  3. Mybatis用List接收返回值

    Mybatis 用 List 接收返回值 以 List<Map<String, Object>> 为例 1.XML内 resultType 为单条记录对应类型,设置成 java ...

  4. ArcGIS工具 - 统计要素数量

    查询和统计是GIS中的重要功能之一.在ArcGIS中可以按属性信息.按空间位置关系进行查询和统计.今天为源GIS给大家分享使用ArcPy编程实现批量统计地理数据库要素类记录数量. 软件应用 统计单个图 ...

  5. Hadoop生态元数据管理平台——Atlas2.3.0发布!

    大家好,我是独孤风. 今天我们来聊一下另一个元数据管理平台Apache Atlas.Atlas其实有一些年头了,是在2015年的时候就开源. 相对于Datahub来说,Atlas显得有一些" ...

  6. SQL29 计算用户的平均次日留存率

    SQL29 计算用户的平均次日留存率 困难 通过率:48.58% 时间限制:1秒 空间限制:256M 描述 题目:现在运营想要查看用户在某天刷题后第二天还会再来刷题的平均概率.请你取出相应数据. 示例 ...

  7. Redis之key的淘汰策略

    淘汰策略概述 redis作为缓存使用时,在添加新数据的同时自动清理旧的数据.这种行为在开发者社区众所周知,也是流行的memcached系统的默认行为. redis中使用的LRU淘汰算法是一种近似LRU ...

  8. flutter 1.升级2.X在模型类中序列化JSON报错Non-nullable instance field 'title' must be initialized.

    flutter 1.升级2.X在模型类中序列化JSON报错 Non-nullable instance field 'title' must be initialized. Try adding an ...

  9. 系列化和反序列化的概述-对象的序列化_Object Output Stream类

    系列化和反序列化的概述 Java提供了一种对象序列化的机制.用一个字节序列可以表示一个对象,该字节序列包含该对象的数据对象的类型和对象中存储的属性等信息.字节序列写出到文件之后,相当于文件中持久保存了 ...

  10. 真正“搞”懂HTTP协议10之缓存控制

    HTTP缓存相关的问题好像是前端面试中比较常见的问题了,上来就会问什么cache-control字段有哪些,有啥区别啥的.嗯--说实话,我觉得至少在本篇来说,HTTP缓存还算不上复杂,只是字段稍微多了 ...