Dilated Convolution

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各种各样的卷积方式, 详细见各种卷积的 gif 图 Convolution animations Padding, strides Transposed convolution animations No padding, no strides, transposed Dilated convolution animations Blue maps are inputs, and cyan maps are outputs. No padding, no stride, dilat…

[翻译] 扩张卷积 (Dilated Convolution)

英文原文: Dilated Convolution 简单来说,扩张卷积只是运用卷积到一个指定间隔的输入．按照这个定义,给定我们的输入是一个2维图片,扩张率 k=1 是通常的卷积,k=2 的意思是每个输入跳过一个像素,k=4 的意思是跳过 3 个像素．最好看看下面这些 k 值对应的图片．下面的图片表示了在 2 维数据上的扩张卷积．红点表示输入到此例中的 3x3 滤波器的数据点,绿色区域表示这些输入中每一个所捕获的感受野 (receptive field). 感受野是一个在初始的输入上,通过每个输…

AtrousConvolution和dilated convolution

唉,真烦哪些炒概念的,把整个世界都给弄乱了. 这里说一下dilated convolution和atrous convolution. 这两种是一样的,至少keras源码中是一样的.在keras中调用也十分简单: 看到了没有,就是一个参数,又多了一个可以调整的参数,累啊. 就这样吧,唉,心疼哪些炒概念的.…

空洞卷积(dilated Convolution) 与感受野（Receptive Field）

一.空洞卷积空洞卷积是是为了解决基于FCN思想的语义分割中,输出图像的size要求和输入图像的size一致而需要upsample,但由于FCN中使用pooling操作来增大感受野同时降低分辨率,导致upsample无法还原由于pooling导致的一些细节信息的损失的问题而提出的.为了减小这种损失,自然需要移除pooling层,因此空洞卷积应运而生. 所谓空洞卷积,有一种理解就是在卷积核中注入空洞(即0),注入的空洞的数量由参数dilation决定,以卷积核为例,dilation=2即在卷积核…

各种卷积类型Convolution

从最开始的卷积层,发展至今,卷积已不再是当初的卷积,而是一个研究方向.在反卷积这篇博客中,介绍了一些常见的卷积的关系,本篇博客就是要梳理这些有趣的卷积结构. 阅读本篇博客之前,建议将这篇博客结合在一起阅读,想必会有更深的理解.另外,不管是什么类型的卷积,我们都把它理解成一种运算操作. Group convolution Group convolution是最早应用在2012年Alexnet的双GPU架构模型中,相当于把channel这一维度均分到两个GPU,进行分组卷积.如图所示: 这篇论文是:…

因果卷积（causal）与扩展卷积（dilated）

因果卷积(causal)与扩展卷积(dilated)之An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling author:gswycf 最近在看关于NLP(自然语言处理)方面的文章,(其实不是自己要看),anyway,看了一个“An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networ…

dilated conv、deconv、fractional-strided conv

deconv的其中一个用途是做upsampling,即增大图像尺寸. dilated convolution: dilated conv,中文可以叫做空洞卷积或者扩张卷积. 首先是诞生背景,在图像分割领域,图像输入到CNN(典型的网络比如FCN[3])中,FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling,降低图像尺寸的同时增大感受野,但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出,所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling到原始的图像尺寸进行预测(upsampling一般…